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Imagens de alta dimensão usando multiplexação de canais combinatórios e aprendizado profundo

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0


  • Rodriguez-Canales, J., Eberle, FC, Jaffe, Es & Emmert-Buck, Sr. Por que é crucial reintegrar a patologia na pesquisa do câncer? BIOESSAYS 33490-498 (2011).

    Artigo
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Odell, Id & Cook, D. Técnicas de imunofluorescência. J Invest. Dermatol. 133E4 (2013).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Tsujikawa, T. et al. A imuno-histoquímica quantitativa multiplex revela a complexidade imune a tumor inflável mielóide associada ao mau prognóstico. Rep. 19203-217 (2017).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Gerdes, MJ et al. Análise de célula única altamente multiplexada do tecido cancerígeno fixado em formalina e embebido em parafina. Proc. Natl Acad. Sci. EUA 11011982-11987 (2013).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Radtke, AJ et al. IBEX: Uma abordagem de imagem óptica multiplex versátil para fenotipagem profunda e análise espacial de células em tecidos complexos. Proc. Natl Acad. Sci. EUA 11733455-33465 (2020).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Schubert, W. et al. Analisando a topologia do proteoma e a função por microscopia de fluorescência multidimensional automatizada. Nat. Biotechnol. 241270-1278 (2006).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Lin, Jr et al. Imagem de imunofluorescência altamente multiplexada de tecidos e tumores humanos usando microscópios ópticos convencionais. eLife 7E31657 (2018).

    Artigo
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Kinkhabwala, A. et al. A tecnologia de coloração cíclica de imagem MACSIMA (MICS) revela pares de alvo combinatórios para o tratamento de células T do carro de tumores sólidos. Sci. Rep. 121–16 (2022).

    Artigo

    Google Scholar

  • Gut, G., Herrmann, MD e Pelkmans, L. Mapas de proteínas multiplexadas ligam a organização subcelular aos estados celulares. Ciência 361Early, EA.A7022 (2018).

    Artigo
    PubMed

    Google Scholar

  • Goltsev, Y. et al. Perfil profundo da arquitetura esplênica de camundongos com imagens multiplexadas com Codex. Célula 174968-981 (2018).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Wang, Y. et al. Multiplexagem in situ seqüencial rápida com imagens de troca de DNA em células e tecidos neuronais. Nano Lett. 176131-6139 (2017).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Saka, Sk et al. O imuno-sabre permite imagens de proteínas altamente multiplexadas e amplificadas nos tecidos. Nat. Biotechnol. 371080-1090 (2019).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Lin, R. et al. Um método baseado em reação-reação de hibridação para amplificar imunossignais. Nat. Métodos 15275-278 (2018).

    Artigo
    PubMed

    Google Scholar

  • Stack, CE, Wang, C., Roman, KA e Hoyt, imuno -histoquímica multiplexada por CC, imagem e quantificação: uma revisão, com uma avaliação da amplificação de sinal de tiramida, imagem multiespectral e análise multiplex. Métodos 7046-58 (2014).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Keren, L. et al. MIBI-TOF: Uma plataforma de imagem multiplexada relaciona fenótipos celulares e estrutura de tecidos. Sci. Adv. 5eaax5851 (2019).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Giesen, C. et al. Imagem altamente multiplexada de tecidos tumorais com resolução subcelular por citometria de massa. Nat. Métodos 11417-422 (2014).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • De Souza, N., Zhao, S. & Bodenmiller, B. Multiplex Protein Imaging na biologia tumoral. Nat. Rev. Cancer 24171-191 (2024).

    Artigo
    PubMed

    Google Scholar

  • Zidane, M. et al. Uma revisão sobre aplicativos de aprendizado profundo em análise de dados de imagem de tecido altamente multiplexada. Frente. Bioinform. 31159381 (2023).

    Artigo
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • ELHANANI, O., BEN-URI, R. & KEREN, L. Tecnologias de perfil espacial iluminam o microambiente tumoral. Células cancerígenas 41404-420 (2023).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Moffitt, JR, Lundberg, E. & Heyn, H. A paisagem emergente das tecnologias de perfil espacial. Nat. Rev. Genet. 23741-759 (2022).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Chen, KH, Boettiger, AN, Moffitt, Jr, Wang, S. & Zhuang, X. Profil de RNA altamente multiplexado, espacialmente resolvido espacialmente em células únicas. Ciência 348AAA6090 (2015).

    Artigo
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Eng, Chl et al. Imagem super resolvida em escala de transcriptoma em tecidos do RNA seqfish. Natureza 568235-239 (2019).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Milo, R., Jorgensen, P., Moran, U., Weber, G. & Springer, M. Bionumbers – o banco de dados de números -chave na biologia molecular e celular. Ácidos nucleicos res. 38D750 -D753 (2010).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Campagne, F., Dorff, KC, Chambwe, N., Robinson, JT & Mesirov, JP Compressão de dados de sequenciamento estruturado de alto rendimento. PLoS um 879871 (2013).

    Artigo

    Google Scholar

  • Cleary, B., Cong, L., Cheung, A., Lander, Es & Regev, A. Geração eficiente de perfis transcriptômicos por medições compostas aleatórias. Célula 1711424-1436 (2017).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Cleary, B. et al. Sensing compactado para transcriptômica de imagem altamente eficiente. Nat. Biotechnol. 39936-942 (2021).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Sachs, K. et al. Sensoriamento comprimido para medição simultânea de múltiplos tipos diferentes de moléculas biológicas em uma amostra. Justia Patent 10832795 (2013).

  • Schürch, CM et al. Os bairros celulares coordenados orquestram a imunidade antitumoral na frente invasiva do câncer colorretal. Célula 1821341-1359 (2020).

    Artigo
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Keren, L. et al. Um microambiente imune ao tumor estruturado no câncer de mama triplo negativo revelado por imagens de feixe de íons multiplexado. Célula 1741373-1387 (2018).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Greenwald, NF et al. Segmentação de células inteiras de imagens de tecido com desempenho em nível humano usando anotação de dados em larga escala e aprendizado profundo. Nat. Biotechnol. 40555-565 (2022).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Bai, Y. et al. Géis estáveis ​​a vácuo expandidos para histopatologia espacial de alta resolução multiplexada. Nat. Comum. 141–18 (2023).

    Artigo

    Google Scholar

  • Consórcio HubMap. O corpo humano na resolução celular: o programa atlas biomolecular do NIH. Natureza 574187 (2019).

  • Regev, A. et al. O atlas celular humano. eLife 6E27041 (2017).

    Artigo
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Thul, PJ & Lindskog, C. A proteína humana Atlas: um mapa espacial do proteoma humano. Proteína Sci. 27233 (2018).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Huang, H. et al. UNET 3+: Um unet em escala em larga escala para segmentação de imagem médica. Em Anais da Conferência Internacional IEEE de 2020 sobre acústica, processamento de fala e sinal (Eds Rupp, M., Jutten, C. & Fung, P.) (IEEE, 2020).

  • Sommer, C., Straehle, C., Kothe, U. & Hamprecht, FA ILASTIK: Kit de ferramentas de aprendizado e segmentação interativo. Em Anais do Simpósio Internacional IEEE de 2011 sobre Imagem Biomédica: De Nano a Macro (Eds Wright, S., Pan, X. & Liebling, M.) (IEEE, 2011).

  • Black, S. et al. Imagem de tecido multiplexada com codex com anticorpos conjugados com DNA. Nat. Protoc. 163802-3835 (2021).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Bankhead, P. et al. QUPTH: Software de código aberto para análise de imagem de patologia digital. Sci. Rep. 71–7 (2017).

    Artigo
    Cas

    Google Scholar

  • ELANANI, O., Keren, L. & Angelo, M. Perfil de tecido de alta dimensão por imagens de feixe de íons multiplexado. Métodos mol. Biol. 2386147-156 (2022).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Baranski, A. et al. MAUI (interface do usuário de análise MBI) – um pipeline de processamento de imagem para imagens baseadas em massa multiplexada. PLOS Comput. Biol. 17E1008887 (2021).

    Artigo
    Cas
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Xi, Y. et al. Algoritmo de TV de alta ordem ponderada adaptável para reconstrução de CT de visão esparsa. Med. Phys. 505568-5584 (2023).

    Artigo
    PubMed

    Google Scholar

  • Shen, G., Dwivedi, K., Majima, K., Horikawa, T. & Kamitani, Y. Reconstrução de imagem profunda de ponta a ponta da atividade do cérebro humano. Frente. Computação. Neurosci. 13432276 (2019).

    Artigo

    Google Scholar

  • Shen, G., Horikawa, T., Majima, K. & Kamitani, Y. Reconstrução de imagem profunda da atividade cerebral humana. PLOS Comput. Biol. 15E1006633 (2019).

    Artigo
    PubMed
    PubMed Central

    Google Scholar

  • Takagi, Y. & Nishimoto, S. Reconstrução de imagem de alta resolução com modelos de difusão latente da atividade do cérebro humano. Em Anais da Conferência IEEE/CVF de 2023 sobre visão computacional e reconhecimento de padrões (Eds Brown, MS, Li, F.-F., Mori, G. & Sato, Y.) (IEEE, 2023).

  • Wiedenmann, J., Oswald, F. & Nienhaus, proteínas fluorescentes GU para imagem de células vivas: oportunidades, limitações e desafios. Iubmb Life 611029-1042 (2009).

    Artigo
    Cas
    PubMed

    Google Scholar

  • Wang, J., Zheng, N., Chen, B. & Principe, JC Associações entre avaliações de imagem como funções de custo na decomposição linear: MSE, SSIM e coeficiente de correlação. Neurocomputing 422139-149 (2021).



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