赛题背景 通过自动化细胞核检测，有利于检测细胞对各种治疗方法的反应，了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式，抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。 2....训练集的每一张图片对应多个mask，即一张图中会有多个细胞核。 图片大小归一化 对于不同分辨率的图片，我们使用skimage.transform.resize将图片的分辨率统一为256x256。...训练集mask分割 训练集中一副图片包含多个单细胞核的mask，当我们将所有mask合并时，难免mask之间会重叠，为了将合并后的图中mask之间分隔开。我们使用将重叠置为0。下面为处理前后的结果。...扩展路径每一层对特征映射进行上采样，包含2x2的上卷积，同样3x3的卷积核和ReLU层。在最后一层使用1x1卷积来将16个特征分量映射到类别中（即正负，是否为核）。...Post Process 分析U-Net输出结果发现，图像中重叠的细胞核被分到成了一个核，如何分理处单个的核。 我们假设核是凸的，通过凸性分析来分离被合并的核。
使用电子显微镜观察了内层的超细胞结构，进行了原位杂交以验证标记基因的表达，并对各种细胞类型进行了全面的跨物种分析。...根据不同的细胞分布特征，分别在组织密集区和稀疏区采用了方形划分和细胞分离两种细胞分离策略。使用这些方法，我们将DNB点分离成细胞unit，这代表了真实细胞形态的折衷反映。...细胞分离后，在6个Stereo-seq切片中获得18371个细胞单位，并进行细胞类型注释。...简而言之，使用全局Otsu阈值策略确定核位置，而无需手动注释。使用Mutex Watershed算法自动确定像素是否属于特定的核，从而创建细胞边界。...对于密集核所在且无法检测到边界的区域，手动掩盖这些区域并保留15个分区，每个分区的宽度和高度约为10 μm，而不是细胞分割。
接下来，我们进入细胞核的世界，从三维空间的角度，看看它是如何组织，协调这么庞大的工程。 一、细胞核 Nucleus ?...染色质的位置会因细胞类型不同而改变：例如，X染色体已显示在肝细胞中比在肾细胞中更频繁地定位在外围 同源染色体在细胞间期倾向于彼此分离 为了更方便的研究，进一步把这些互作部分划分为： 三、染色质区室 A/...使用 Hi-C 发现，整个基因组被分割为两个空间区室，分布标记为 A，B 染色质区，往往区室内互作频繁，而区室间互作较少。...TAD 可细分为 sub TAD, 大约长 100kb，sub TAD之间的边界在不同细胞组织间具有差异，与细胞特异性的增强子-启动子互作有关。...我们可以基于基因互作矩阵，来查看互作频率相对周围较强的区域，在下图中用蓝色圆圈标记，这些位置就是为染色质环区域。 ?
在细胞核内的染色质三维空间结构在其中起着重要的作用，也是目前的研究热点。 { 细胞核 } Nuclear ?...染色质的位置会因细胞类型不同而改变：例如，X染色体已显示在肝细胞中比在肾细胞中更频繁地定位在外围 同源染色体在细胞间期倾向于彼此分离 为了更方便的研究，进一步把这些互作部分划分为： { 染色质区室...使用 Hi-C 发现，整个基因组被分割为两个空间区室，分布标记为 A，B 染色质区，往往区室内互作频繁，而区室间互作较少。...sub TAD： TAD 可细分为 sub TAD, 大约长 100kb，sub TAD之间的边界在不同细胞组织间具有差异，与细胞特异性的增强子-启动子互作有关。...我们可以基于基因互作矩阵，来查看互作频率相对周围较强的区域，在下图中用蓝色圆圈标记，这些位置就是为染色质环区域。 ?
然而，在这些数据中区分单个细胞的边界是具有挑战性的，并可能会阻碍下游分析。目前的方法通常使用细胞核染色法来近似确定细胞位置。基于此，来自美国的研究团队开发了一种分割方法：Baysor。...Baysor是一个基于MRF分割思想的算法，其考虑到转录组成和细胞形态的联合可能性，优化了二维（2D）或三维（3D）细胞的边界。其不仅考虑到基于共染的分割，也可以单独根据检测到的转录物进行分割。...因此，整个数据集被视为此类细胞特定分布的混合。然后，Baysor使用贝叶斯混合模型 (BMM) 来分离混合物。...优化依赖于MRF先验预测以确保细胞的空间可分离性并编码有关分子空间关系的附加信息 Baysor的性能评估 为了评估性能，研究人员扩展了MERFISH，用于纳入细胞边界的免疫染色。...Baysor和其他分割方法在使用五种不同方案产生数据集上的表现：在检查汇总统计数据时，发现Baysor报告的细胞包含的分子数量和面积与最初发表的（"论文"）分割结果大致相同；与其他分割方法相比，Baysor
挑战 单细胞分析过程中存在的挑战： 在scRNA-seq 之前，使用 bulk RNA-seq进行转录组分析，这是一种比较细胞表达平均值的方法。...例如，在下图中，如果批量分析（左），将无法检测到基因 A 和基因 B 表达之间的正确关联。但是，如果按细胞类型或细胞状态正确地对细胞进行分组，可以看到基因之间的正确相关性。...每个细胞的测序深度低 对于基于液滴的scRNA-seq 方法，测序深度较浅，通常每个细胞仅检测到10-50% 。这导致细胞中许多基因的计数为零。...是否所有 RNA 提取都在同一天进行？ 是否所有的文库制备工作都是在同一天进行的吗？ 是否由同一个人对所有样品进行 RNA 提取与文库制备？ 是否对所有样品使用相同的试剂？...snRNA-seq 的一些优点： 适用于难以分离的样本（例如脂肪细胞）以及冷冻组织 减少分离过程中的transcriptional artifacts 提供较少偏向的cellular coverage
挑战 单细胞分析过程中存在的挑战： 在 scRNA-seq 之前，使用 bulk RNA-seq 进行转录组分析，这是一种比较细胞表达平均值的方法。...例如，在下图中，如果批量分析（左），将无法检测到基因 A 和基因 B 表达之间的正确关联。但是，如果按细胞类型或细胞状态正确地对细胞进行分组，可以看到基因之间的正确相关性。...每个细胞的测序深度低 对于基于液滴的 scRNA-seq 方法，测序深度较浅，通常每个细胞仅检测到10-50% 。这导致细胞中许多基因的计数为零。...是否所有 RNA 提取都在同一天进行？ 是否所有的文库制备工作都是在同一天进行的吗？ 是否由同一个人对所有样品进行 RNA 提取与文库制备？ 是否对所有样品使用相同的试剂？...snRNA-seq 的一些优点： 适用于难以分离的样本（例如脂肪细胞）以及冷冻组织 减少分离过程中的transcriptional artifacts 提供较少偏向的cellular coverage
然而，在我们真正需要通过轮廓去分割出细胞核的地方，这些网络的表现却非常糟糕。因此，我们决定只预测细胞之间的边界。...尽管我们在一个通道中有全掩膜，在另一个通道中有细胞的边界，但有时结果还是不够好。一个更好的方法是改变原子核的掩膜并且使边界上的像素点变成空白。...这也让我们能够使用 softmax 而不是 sigmoid 函数作为激活函数。这样可以更好地分离出原子核，但是实际上，由于交并比（IoU）的阈值太高，均值平均精度（MaP）却被降低了。...这样就创造了大量重叠的细胞核，似乎有助于网络更好地学到重叠细胞核的边界。 网络架构 我们使用在 ImageNet 上预训练好的、类似于编码器——解码器结构的 UNet 网络。...我们使用几个基本的形态学特征来描绘候选，例如：坚固性、循环性、凸性、面积、计数等。预测目标是 iou，之后根据预测出的 iou 选择候选的最佳阈值，将 iou 很小的候选直接删除。
该复合物会折叠并自行排列来适应细胞核。在这个过程中，每一种成分的功能元素都会更紧密地结合在一起，从而影响了基因的表达方式，激活或抑制特定的遗传特征。...据 CMU News 报道，Higashi算法是第一项在超图上使用复杂神经网络来对单细胞基因组组织进行高清分析的技术。...4）使用经过训练的超图 NN 来插补单细胞 Hi-C 接触图，并结合细胞之间的潜在相关性来增强整体插补，从而更详细地表征 3D 基因组特征。...图 3：Higashi 使用来自人类前额叶皮层的 scHi-C 数据识别复杂的细胞类型和细胞类型特异性 TAD 样域边界。...通过应用来自人类前额叶皮层的 scHi-C 数据集，Higashi 能够识别复杂的细胞类型，并揭示与细胞类型特异性基因调控有密切联系的细胞类型特异性 TAD 样域边界。
细胞结构是人类大脑在微结构上出现分离的基本生物原理，但就目前为止，还没有出现一个考虑到细胞层面及个体差异的人类脑图谱出现。...要在具有足够空间分辨率的细胞结构图中捕获不同区域和皮下核团组织的细胞结构，就需要对每个大脑的数千个组织切片进行分析和处理，而且要具有一致性的高质量数据。...对这些区域进行线性和非线性变换并叠加形成细胞结构概率图。 (C)计算基于体积和表面的最大概率Julich -脑图谱。...在数字化切片中标记出边界的位置，并用封闭的多边形(等高线)标记出其在切片中的范围(图S4)。皮质下核在组织学切片中识别核的外边界，并标记为封闭的多边形线。...使用开源版本控制系统Subversion来管理具有等高线的数据集，该系统可以自动地对文件和目录进行人工标注，并记录区域边界的本地化如何在整个分析周期中发生变化的完整历史记录(图S1B)。
为了解决这个问题，本文开发了MAGIC (基于马尔可夫亲和力的细胞图插补法) ，这是一种通过数据扩散在相似的细胞之间共享信息以消除细胞计数矩阵的噪声并填补“dropout”的方法。...MAGIC应用于小鼠骨髓祖细胞数据 3.2 MAGIC保留并增强了神经元数据中的簇结构 本实验在两个数据集中对MAGIC进行了评估，这些数据集测量了已知具有高度功能特异性的神经元细胞。...最终分化的神经细胞具有分离良好的簇状结构。 本实验分析了用Drop-Seq收集的小鼠视网膜数据集。随后，将细胞 (使用原始数据) 使用“Phenograph”聚集在一起 (k = 30)。...实验进一步绘制了使用MAGIC前后的各种基因-基因关系，并根据细胞簇给细胞染色，发现基因-基因关系在不同的簇中表现不同 (图3A) 。...该数据集的相对深度采样使系统评估成为可能，从原始数据中删除一些计数，并比较MAGIC前后的聚类。实验去掉了高达90%的数据，并比较了聚类结果。
甚至导致某些液滴接收不到细胞，从而降低scRNA-seq试剂使用效率，该方法对于大型研究而言成本过高。因此作者设计了一个超高通量单细胞RNA测序方法。...这些结果表明，scifi-RNA-seq 在广泛的加载浓度范围内以可比的效率回收细胞核，与基于液滴乳液目视检查的核计数数据的统计模型一致。...将每个细胞的UMI计数和每个细胞的特异读数的分数与每个液滴的细胞核数量作图时，从图中没有看出含有15个单独细胞核的液滴中转录组复杂性降低的趋势，说明基于液滴的索引足以对来自多个核的转录组进行有效的微流体索引...结果有151,788个单细胞转录组通过了质量控制，比标准scRNA-seq的输出量增加了15倍。所有细胞经过聚类有明确的分离。...与标记和丢弃包含多个细胞液滴的cell hashing方法相比，可以解析并保留来自过载液滴的单个转录组。
源自相同的分子，在技术上是重复的-UMIs应折叠以计入单个read 在下图中，ACTB的read应折叠并计入单个read，而ARL1的read应分别计数 ?...（特定于方法的步骤，依方法的不同而有变化）：格式化读取，分离样本，映射和量化 原始计数的质量控制：过滤质量差的细胞 过滤计数后的聚类：基于转录活性的相似性将细胞聚类（细胞类型=不同聚类） 标记鉴定：识别每个聚类的基因标记...此过程中的步骤包括： 格式化reads并过滤嘈杂的细胞条形码 分离样本 Mapping/pseudo-mapping到转录组 去重UMIs并量化reads 如果使用10X Genomics库制备方法，则上述所有步骤都将使用...为了进行此过滤，提取并保存每个细胞的“细胞条形码”和“分子条形码”。...去重UMIs并量化reads 重复的UMI被剔除，并且使用Kallisto或featureCounts之类的工具仅量化唯一的UMI。结果输出是一个按基因计数的细胞矩阵： ?
生物信息学分析（简单介绍下游过滤标准） 对于所有平台生成的数据集，使用Seurat进行质量控制、降维和细胞聚类。...每个平台的原始UMI计数矩阵分别加载到Seurat中。为了标准化，UMI计数矩阵按总UMI计数缩放，再乘以10,000，然后转换成log。只保留了在>3细胞中表达的基因。...结果与讨论 作者从8周龄小鼠肾脏中分离出单个细胞，用流式细胞仪纯化，进行单细胞以及单核RNA测序(SnRNAseq)。总共产生了11391个转录组本。...(I)单细胞核测序和(J)细胞绘制的群集凝聚力(平均群集内共同群集)和分离(群集内共同群集和最大群集间共同群集之间的差异)。基因表达的量化，包括内含子，增加了细胞核的凝聚力和分离度，但不是细胞亚群。...，并通过对齐的典型相关分析进行批量校正。
通过转置运算进行上采样的 1D 的例子 对在输出特征映射图中产生重叠（如下图所示是步长为 2 的 3x3 卷积核）的卷积核尺寸而言，重叠值是简单的叠加。...添加跳过连接 作者通过缓慢地对编码表征进行上采样以解决这个问题，在前期层中加入「跳过连接」，并汇总这两个特征图。 ?...这些来自网络较前期层的跳过连接（在下采样操作之前）应该提供必要的细节，以准确重建分割图边界的形状。事实上，我们的确可以用添加的这些跳过连接恢复更精细的细节。 ?...注意：由于使用了 valid 填充，原始架构会导致分辨率下降。但也有人选择使用 same 填充，这些填充值是从边界处图像映射中获取的。...这个损失加权方案帮助他们的 U-Net 模型在生物医学图像中分割出细胞，从而可以在分割图中轻易地识别单个细胞。 ? 请注意分割图是如何在细胞周围产生清晰的边界的。
因此 Statsbot 团队将在不使用高深数学的前提下向各位读者介绍 SVM，并分享有用的程序库和资源。 如果你曾经使用机器学习执行分类任务，应该会听说支持向量机（SVM）。...这条线称为决策边界（因为它将不同标记的群集分离开来）或者分类器（我们用它来将点集分类）。图中展示了这个问题中可能的两个分类器。...因此使用核函数有相当大的优势。 大部分 SVM 程序库已经经过预包装并包含了一些很受欢迎的核函数比如多项式，径向基函数（RBF），以及 Sigmoid 函数。...SVM 库 你可以在很多 SVM 库中进行选择，并开始你的实验： libSVM SVM—Light SVMTorch 很多普适的机器学习库比如 scikit-learn 也提供 SVM 模块，通常在专用的...我推荐使用经验证测试可行的 libSVM。 libSVM 通常是一个命令行工具，但下载包通常捆绑封装了 Python、Java 和 MATLAB。
因此利用一种介于1.075-1.092之间而近于等渗的溶液（密度梯度分离液或分层液）作密度梯度离心，使一定密度的细胞按相应密度梯度分布，可将各种血细胞与单个核细胞分离。...参考耗材、试剂和仪器 实验步骤 样本准备：4 mL 全血/每样，正式分离 PBMC 时使用 2 mL，分两管进行；剩余 2 mL 留做备用。...重复1-2次步骤7对细胞进行清洗去除背景，清洗后的细胞悬液使用1640（含5%FBS）的培养基(注：按照每个米粒大小的细胞沉淀用量150μl的参考标准加入重悬培养基；如遇细胞量极少，甚至肉眼无法看到时可用...60μl)重悬，置于冰上待计数上机。...血样分离之后的 PBMC 可直接标记上机；也可在几个小时内放置，但标记上机前需做一次清洗，也可以根据课题设计进行细胞冻存，后续复苏后标记上机。
SAVER使用质量控制后的具有UMI计数的scRNA-seq数据集作为输入。SAVER假定每个细胞中每个基因的计数遵循Poisson-Gamma混合分布，也称为负二项式模型。...3.3 SAVER提高细胞聚类性能 接下来，使用Seurat对参考、观察和恢复的数据集进行了细胞聚类。...将SAVER应用于7,387个细胞的随机子集，并对观察的与SAVER恢复的细胞数据进行了t-SNE可视化 (图2e)。根据先前研究的标记对单个亚型进行了着色。...在原始计数的t-SNE图中，亚型没有很好地分离，并且几乎无法区分。SAVER清晰地区分各个亚型。...在使用SAVER的一般经验中，此示例很常见：它不会影响分离良好的细胞类型，但是会识别原始数据中分离不足的细胞类型和状态。 ? 图2.
它是一种One-Stage算法，且使用dilated-encoder从单层特征图中提取信息。为了提高效率和灵活性，将EfficientNet用作主干。...此外，应用深度可分离卷积来提高网络性能并最小化网络参数。同时，还使用了Mish激活函数来提高精度。 在BCCD数据集上的大量实验证明了所提出的模型的有效性，该模型比其他现有的血细胞检测模型更有效。...此外，与使用FPN来提高性能的YOLOv3相比，本文所提出的仅使用backbone的最后输出特征的检测方法可以更快地收敛并表现出更好的性能。本文所提出的目标检测方法是对YOLOF进行修改得到的。...关于更多细节，标准卷积如图5所示，相应的深度可分离卷积如图6所示。假设输入通道为 N ，输出通道为 M ，卷积核的大小为 N_k×N_k 。根据图5，标准卷积核是 N×N_k×N_k×M 。...如图6所示，深度卷积核是 N×N_k×N_k ，而逐点卷积核则是 N×1×1×M 。与标准卷积相比，深度可分离卷积使用的参数少了8到9倍。
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