Eigen RadarBilim
Analiz

Dallanan hücre haritası soyu, otomatik sinüs puanı tedavi değişimini yakalıyor

Bonsai, tek hücre verisini yakınlığı koruyan bir ağaçta çiziyor ve yeni bir bağışıklık hücresi alt tipi ayırt etti. Otomatik sinüs puanı da tedavi sonrası değişimi görsel puanlamadan daha duyarlı izledi.

Bilim··Akşam
Sol öndeki mavi ve mor hücrelerden saydam dallar uzanıyor; bağlı bir kol, aydınlık fildişi ve su yeşili mikroskobik hacimde mercan kırmızısı hücrelere ayrılıyor.

Bonsai, hücre yakınlığını dallarda koruyor

Basel Üniversitesi'nde geliştirilen Bonsai, tek hücre RNA dizileme verisini düz bir haritaya sıkıştırmak yerine dallanan bir ağaç olarak çiziyor. Dallar boyunca ölçülen uzaklıklar, yüksek boyutlu veride hücrelerin birbirine ne kadar yakın olduğunu koruyor; böylece gelişim yolları ve hücre tipleri aynı görünüm içinde izlenebiliyor. İnsan kan hücrelerinde bilinen hücre ilişkileri bu ağaçta yeniden ortaya çıktı. Yazılım araştırmacıların erişimine açık; farklı tek hücre veri kümelerindeki soy ilişkileri de aynı ağaç düzeniyle incelenebiliyor.[1]

Ağaç, beklenmeyen bir bağışıklık hücresi soyu buldu

Bonsai insan kan hücrelerine uygulandığında, bilinen hücre tipi ilişkilerini yeniden buldu ve daha önce tanımlanmamış bir doğal öldürücü hücre alt tipini ayırt etti. Bu hücreler, doğal öldürücü hücrelerin beklendiği lenfoid soy yerine miyeloid soydan geliyordu. İlk yazar Daan de Groot, dallar arasındaki uzaklığın hücrelerin asıl veri uzayındaki yakınlığını doğru yansıttığını söylüyor. Yeni alt tip, ağacın yalnızca tanıdık kümeleri daha düzenli göstermediğini; farklı bir gelişim yolunu da görünür kılabildiğini bildiren somut örnek oldu.[1]

Otomatik sinüs puanı tedavi değişimini daha duyarlı izledi

National Jewish Health ekibinin derin öğrenmeye dayalı sinüs şiddet puanı, tedavi sonrasındaki değişimi yaygın Lund-Mackay görsel puanlamasından daha duyarlı yakaladı. Tomografi sinüslerin içini gösterse de geleneksel puanlama, görüntüyü değerlendiren kişinin yorumuna bağlı kalabiliyor. Otomatik yöntem aynı görüntülerdeki değişimi daha tutarlı bir sayıya dönüştürmeyi amaçlıyor. Kıdemli yazar Stephen M. Humphries, tomografinin hastalığın içerideki görünümünü açtığını, buna karşılık geleneksel puanlamanın öznel kalabildiğini belirtiyor.[2]

Kaynakça

  1. Haber kaynağıPhys.orgHücre verisini haritaya sıkıştırmak yerine dallanan bir ağaç olarak çizen yazılım↩1↩2
  2. Haber kaynağıMedical XpressSinüs tomografisini otomatik puanlayan model, tedaviden sonraki değişimi görsel puanlamadan daha iyi yakaladı↩