Sökning: WFRF:(Wählby Carolina Professor 1974 ) >
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.
- Relaterad länk:
-
http://openreview.ne...
-
visa fler...
-
https://urn.kb.se/re...
-
visa färre...
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)