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Artículo

Celldeath: A tool for detection of cell death in transmitted light microscopy images by deep learning-based visual recognition

la Greca, Alejandro DamiánIcon ; Pérez, Nelba; Castañeda, Sheila LuciaIcon ; Milone, Paula MelaniaIcon ; Scarafia, Maria AgustinaIcon ; Möbbs, Alan MiqueasIcon ; Waisman, ArielIcon ; Moro, Lucía NataliaIcon ; Sevlever, Gustavo Emilio; Luzzani, Carlos DanielIcon ; Miriuka, Santiago GabrielIcon
Fecha de publicación: 24/06/2021
Editorial: Public Library of Science
Revista: Plos One
e-ISSN: 1932-6203
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Otras Ciencias Biológicas

Resumen

Cell death experiments are routinely done in many labs around the world, these experiments are the backbone of many assays for drug development. Cell death detection is usually performed in many ways, and requires time and reagents. However, cell death is preceded by slight morphological changes in cell shape and texture. In this paper, we trained a neural network to classify cells undergoing cell death. We found that the network was able to highly predict cell death after one hour of exposure to camptothecin. Moreover, this prediction largely outperforms human ability. Finally, we provide a simple python tool that can broadly be used to detect cell death.
Palabras clave: BIOINFORMATICS , ARTIFICIAL INTELLIGENCE , APOPTOSIS , PLURIPOTENCY
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution 2.5 Unported (CC BY 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/155297
DOI: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0253666
URL: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0253666
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Citación
la Greca, Alejandro Damián; Pérez, Nelba; Castañeda, Sheila Lucia; Milone, Paula Melania; Scarafia, Maria Agustina; et al.; Celldeath: A tool for detection of cell death in transmitted light microscopy images by deep learning-based visual recognition; Public Library of Science; Plos One; 16; 6; 24-6-2021; 1-15
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