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CTRL - a label-free artificial intelligence method for dynamic measurement of single-cell volume

机译：CTRL - 一种无标签的人工智能方法，用于单细胞体积的动态测量

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Measuring the physical size of a cell is valuable in understanding cell growth control. Current single-cell volume measurement methods for mammalian cells are labor intensive, inflexible and can cause cell damage. We introduce CTRL: Cell Topography Reconstruction Learner, a label-free technique incorporating the deep learning algorithm and the fluorescence exclusion method for reconstructing cell topography and estimating mammalian cell volume from differential interference contrast (DIC) microscopy images alone. The method achieves quantitative accuracy, requires minimal sample preparation, and applies to a wide range of biological and experimental conditions. The method can be used to track single-cell volume dynamics over arbitrarily long time periods. For HT1080 fibrosarcoma cells, we observe that the cell size at division is positively correlated with the cell size at birth (sizer), and there is a noticeable reduction in cell size fluctuations at 25% completion of the cell cycle in HT1080 fibrosarcoma cells.
机译：测量细胞的物理尺寸在理解细胞生长控制方面是有价值的。目前哺乳动物细胞的单细胞体积测量方法是劳动密集型，不灵活，可引起细胞损伤。我们介绍Ctrl：细胞地形重建学习者，一种可重建的无标记技术，包括用于重建细胞形貌的荧光排阻方法，并仅从差分干扰对比（DIC）显微镜图像中估算哺乳动物细胞体积。该方法实现定量精度，需要最小的样品制备，并适用于广泛的生物和实验条件。该方法可用于跟踪任意长时间的单小区体积动态。对于HT1080纤维肉瘤细胞，我们观察到，除了出生时的细胞尺寸（Sizer）的细胞大小与细胞尺寸呈正相关，并且在HT1080纤维瘤细胞中细胞周期完成的细胞尺寸波动有明显的降低。

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