SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Wählby Carolina professor 1974 )
 

Sökning: WFRF:(Wählby Carolina professor 1974 ) > (2022) > Is brightfield all ...

Is brightfield all you need for MoA prediction?

Gupta, Ankit (författare)
Uppsala universitet,Avdelningen Vi3,Bildanalys och människa-datorinteraktion
Harrison, Philip J (författare)
Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
Wieslander, Håkan (författare)
Uppsala universitet,Bildanalys och människa-datorinteraktion
visa fler...
Rietdijk, Jonne (författare)
Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Carreras-Puigvert, Jordi (författare)
Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Georgiev, Polina (författare)
Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap
Wählby, Carolina, professor, 1974- (författare)
Uppsala universitet,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Spjuth, Ola, Professor, 1977- (författare)
Uppsala universitet,Institutionen för farmaceutisk biovetenskap,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
Sintorn, Ida-Maria, 1976- (författare)
Uppsala universitet,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2022
2022
Engelska.
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Fluorescence staining techniques, such as Cell Painting, together with fluorescence microscopy have proven invaluable for visualizing and quantifying the effects that drugs and other perturbations have on cultured cells. However, fluorescence microscopy is expensive, time-consuming, and labor-intensive, and the stains applied can be cytotoxic, interfering with the activity under study. The simplest form of microscopy, brightfield microscopy, lacks these downsides, but the images produced have low contrast and the cellular compartments are difficult to discern. Nevertheless, by harnessing deep learning, these brightfield images may still be sufficient for various predictive purposes. In this study, we compared the predictive performance of models trained on fluorescence images to those trained on brightfield images for predicting the mechanism of action (MoA) of different drugs. We also extracted CellProfiler features from the fluorescence images and used them to benchmark the performance. Overall, we found comparable and correlated predictive performance for the two imaging modalities. This is promising for future studies of MoAs in time-lapse experiments.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Bioinformatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Bioinformatics (hsv//eng)

Nyckelord

Bioinformatik
Bioinformatics
Computerized Image Processing
Datoriserad bildbehandling

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy