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SPARCS平台实现大规模图像表型遗传筛选

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AI 综述

德国慕尼黑大学Veit Hornung与马普生化所Matthias Mann团队在Cell发表SPARCS平台，把自动化激光显微切割改造为高通量单细胞分离手段，配合深度学习图像分类器，在7000万细胞规模完成针对自噬体形成与STING转运的全基因组筛选。据该研究，平台切割速度可达每小时1000个细胞核，切下膜区域收集到微孔板的产率约80%；在混合细胞群切割准确性实验中，不低于95%的测序读段来自被切出的细胞群体。团队还将蛋白质组特征输入以单细胞转录组训练的扰动预测模型，提名SEC16A、TMEM199、ARFRP1与CLCC1等额外候选调控因子。

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11月3日

17:07
BioArt精选
Cell | SPARCS：AI引导激光显微切割实现复杂图像表型的大规模遗传筛选
德国慕尼黑大学Veit Hornung与马普生化所Matthias Mann团队在Cell发表SPARCS平台，将自动化激光显微切割改造为高通量单细胞分离手段并配合深度学习图像分类器，在7000万细胞规模完成自噬体形成与STING转运的全基因组筛选。

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