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2024/07/01
2024/07/01
personalized cancer treatment using patient-derived xenografts zebrafish model
2024/06/20
世界最強のハイスループット個別化 in vivo 蛋白尿スクリーニングシステム
2024/06/10
2024/06/06
2024/06/05
2024/06/04
ハイスループット個別蛋白尿スクリーニングが可能になりました。
2024/06/03
in vivo 血漿蛋白蛍光色素ZMB741による蛋白尿定量スクリーニング
2024/05/29
2024/05/28
AIゼブラフィシュ発生毒性試験の最近の展開
2024/06/05
AI技術は、ゼブラフィッシュ胚の形態異常を検出する際に、深層学習やコンピュータビジョンなどの手法を使用して自動画像解析を行います。
通常の発生画像データから学習された深層学習モデルを活用し、各発生段階での形態学的パターンを学習します。
学習済みパターンからの逸脱が検出されると、異常や形態異常として自動的に識別されます。
これにより、広範囲な形態異常や発生遅延、毒物誘発性奇形などが迅速かつ客観的に検出されます。
AIシステムは、人間の専門家よりも客観性、再現性、感度、定量解析、および高いスループットを提供し、発生異常の検出において優れた性能を発揮します。つまり、AI技術は、ゼブラフィッシュ胚の形態異常を検出する上で、人間の専門家を超える多くの利点を持ちます。
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