【技术实现步骤摘要】
：本专利技术属于生物，具体涉及一种基于高通量及人工智能对细胞成脂分化评分的方法。
技术介绍
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技术介绍
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1、细胞培养肉是未来的一项新兴技术，是指直接培养畜禽干细胞，使其增殖、分化经过组织工程加工后得到肉类产品，实现不需要养猪就能吃到猪肉。在细胞培养肉中细胞通过分化成肌、成脂是一个关键环节，其中脂肪是肉类必不可少的重要营养和风味组成，在这个过程中对细胞成脂分化的评价，传统上通过染色的方式，例如：油红染色、荧光染色(bodipy、尼罗红等)得到细胞分化的脂质染色图像，对图像进行分析(计数脂滴或者染色面积)确定细胞分化效果，又或者通过分子生物学实验，提取细胞成脂过程中关键的基因、蛋白，对其变化进行分析得到细胞分化效果，两种方式在筛选诱导细胞分化效果的因子时会耗时耗力，同时前者往往会因为观察者的不同而产生偏差。
2、人工智能是近年来非常热门的研究方向，它在计算机视觉中应用案例非常广泛，其中深度学习以其高效的图像特征识别和预测能力为细胞生物学的研究提供了新的机会和方案，能够取代以上现有的方法直接做到对图像的细胞成脂分化...
【技术保护点】
1.一种基于高通量及人工智能对细胞成脂分化评分的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述获取数据集中，高通量拍摄：以未分化的细胞D0作为标准，统一D0-D4的细胞明场、Bodipy脂肪染色、Hoechst细胞核染色下的拍摄参数，同时以D0为标准，统一D0-D4的细胞Bodipy荧光拍摄分析下的参数；得到不同分化天数条件下细胞的明场图，同时根据分析得到不同分化天数下明场图片中每个细胞的荧光强度值，以及对应下的平均荧光强度值；其中D1、D2、D3、D4分别表示分化第一天、分化第二天、分化第三天、分化第四天。
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【技术特征摘要】
1.一种基于高通量及人工智能对细胞成脂分化评分的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述获取数据集中，高通量拍摄：以未分化的细胞d0作为标准，统一d0-d4的细胞明场、bodipy脂肪染色、hoechst细胞核染色下的拍摄参数，同时以d0为标准，统一d0-d4的细胞bodipy荧光拍摄分析下的参数；得到不同分化天数条件下细胞的明场图，同时根据分析得到不同分化天数下明场图片中每个细胞的荧光强度值，以及对应下的平均荧光强度值；其中d1、d2、d3、d4分别表示分化第一天、分化第二天、分化第三天、分化第四天。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：不同分化状态下的细胞，对应不同分化天数下收集的细胞，细胞分化过程中每隔一天进行一次补料，整体的分化周期为4天。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：识别模型采用yolov7算法及网络架构，完整的明场图作为识别模型的数据集，通过easydl平台进行标识处理，并采用数据增强手段，选择并行增强、翻转，扩充其数据量，设置训练：验证：测试＝8:1:1，采用sgd优化器，权重衰减参数为5e-4，学习率为1e-2，采用余弦退火学习率调度cos法。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：预测模型是一个回归任务，在这里单细胞明场图片是输入，其细胞对应的荧光强度值是特征标签，所有输入的图像均处理成统一分辨率大小；采用数据增强手段，添加了随机水平垂直翻转、范围在20度以内的随机旋转、仿射变...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁世杰，周光宏，杨礼源，吴中元，
申请(专利权)人：南京周子未来食品科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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