酵母自体荧光寿命显微图像的自动分析方法

酿酒酵母是最具有吸引力的微生物之一,监测其在不同生长时期的新陈代谢状态变化对基础生物学和工业研究都具有重要意义。依据酵母的生成曲线规律培养了不同时间的酵母细胞,基于荧光寿命显微成像(FLIM)进行自体荧光寿命图像的采集,并提出了一种基于机器学习的自动分析方法,可无标记快速鉴别年轻和衰老的酵母细胞。首先,采用深度监督U-Net实现酵母细胞的自动分割;然后,提取每个酵母细胞的荧光寿命特征和形态特征;最后,采用无监督聚类方法实现分类。实验结果表明,酵母的衰老伴随着新陈代谢的变化。FLIM作为一种无标记成像技术可应用于酵母细胞的代谢分析中,结合自动化分析流程可快速准确地区分具有不同代谢差异的细胞,为后续单细胞的筛选奠定了基础。