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Le numériseur ultra-rapide du spectre active la découverte dans trier de cellules

L'université de Toyko produit la trieuse basée sur image de cellules du premier haut-débit du monde

La cellule triant des jeux un rôle principal en biologie moléculaire, pathologie, immunologie et virologie recherchent. Elle exige la capacité de rechercher rapidement et de trier des cellules basées sur leurs seules caractéristiques et formes chimiques. Des méthodes conventionnelles sont limitées en découvrant ces différences, ou sont trop de travail ou calent l'intensif, ou doivent compromis entre la vitesse et l'exactitude. Le département de chimie à l'université de Tokyo a développé une trieuse Image-Activée intelligente de cellules (IACS) avec un numériseur ultra-rapide d'instrumentation de spectre au coeur. C'est le monde premier, haut-débit, la technologie cellule-triante basée sur image qui peut traiter des cellules avec le débit et l'exactitude sans précédent. La technologie est hautement polyvalente et comptée activer la découverte automatisée et scientifique dans biologique, pharmaceutique, et les sciences médicales et, en particulier, cancer où elle pourrait trier pour les légères différences entre les cellules cancéreuses et non-cancéreuses.

Le SIGC emploie le temps réel, technologie d'intelligence informatique de fournir radicalement un neuf, infrastructure de gestion des données, permettant à des cellules d'être exactement triées à un régime sans précédent. Le SIGC combine la représentation de cellules de haut-débit, la cellule s'orientant, et la cellule triant avec une seule infrastructure de gestion des données de logiciel-visserie. Il utilise un certain nombre de différentes technologies comprenant des blocs optiques, des liquides micro, l'électronique, la mécanique et le traitement de données. Le système est flexible et évolutif et fournit également le temps réel, le fonctionnement robotisé pour l'acquisition de données, le traitement de données, la prise de décision et le déclenchement de tri. En fait, même lorsqu'employant des algorithmes apprenants complexes, le procédé complet est exécuté dans Mme juste 32 selon la cellule !

Une partie essentielle de l'installation de SIGC est la partie traitant la construction d'image. Ici un microscope (FDM) fréquence-division-multiplexé, qui a été également développé à l'université, est utilisé. Le microscope de FDM est important car il peut produire le lumineux-inducteur continu, ultra-rapide, flou flou, sensible et deux acquisitions des images de fluorescence de couleur des cellules circulant à 1 m/s. Ceci est exigé pour réaliser le régime de traitement de la découverte du système de ~100 cellules par seconde.

L'autre clavette à ce trier ultra-rapide de cellules est d'acquérir les signes qui viennent des photodiodes d'avalanche dans le FDM. Ceci est fait en réussissant les signes à un numériseur du spectre M4i.2212-x8 cardrunning à un régime d'échantillonnage de 1,25 GS/s. La caractéristique acquise est alors transférée sur le bus ultra-rapide de PCIe de la carte à un PC où les profils spatiaux, qui sont contenus dans les formes d'onde chiffrées, peuvent être séparés. La surface adjacente rapide de PCIe du numériseur permet à ce procédé de fonctionner continuement avec un régime élevé d'événement. Le procédé de séparation concerne fonctionner dans le domaine de fréquence, à côté de Fourier exécutant transforme, qui indiquent les fréquences distinctes de la modulation de chaque signe.

Une fois que la construction d'image est complète, les résultats sont transférés, utilisant des ethernets de 10 gigaoctets, aux étapes de gestion du temps d'analyse d'image et du SIGC. Ici un réseau prédiffusé inducteur-programmable (FPGA), trois unités centrales (CPUs), une unité de traitement de dessins (GPU), et un commutateur réseau, tout le cartel pour effectuer l'à traitement d'images et la prise de décision nécessaires utilisant des méthodes d'apprentissage profondes sur un réseau neuronal.

C'est un exemple d'où nos cartes ultra-rapides de numériseur peuvent jouer un rôle critique en permettant à des systèmes de reconnaissances d'image d'acquérir et à des images de processus de satisfaire les demandes des systèmes de plus en plus plus rapides et plus précis. Les concepteurs de systèmes veulent produire les solutions que les images de processus en temps réel et nos numériseurs ultra-rapides peuvent effectuer à cela possibles aux applications de ce type à l'automatisation industrielle et au contrôle du processus. »

Oliver Rovini, CTO à l'instrumentation de spectre

Le département de chimie à l'université de Tokyo fait partie d'un grand consortium d'instituts et d'organismes, du Japon et des Etats-Unis d'Amérique, qui ont effectué la recherche fondamentale dans le développement d'un moteur de recherche intelligent de cellules.

Citations

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