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【2h】

Cell morphology-based machine learning models for human cell state classification

机译:基于细胞形态学的人体细胞状态分类机器学习模型

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摘要

a Box and whisker plot of the training dataset. The means of the six features (FSC-A, SSC-A, FSC-H, SSC-H, FSC-W, and SSC-W) were comparable, with the maximal ratio less than 2.0-fold (meanSSC-A/meanFSC-H = 1.81). b Visualization of six-dimensional training dataset (green: live cells, yellow: apoptotic cells) using PCA (principal component analysis). c Visualization of the six-dimensional training dataset (green: live cells, yellow: apoptotic cells) using t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding).
机译:培训数据集的一个盒子和晶须图。六个特征(FSC-A,SSC-A,FSC-H,SSC-H,FSC-W和SSC-W)的装置具有相当的,最大比例小于2.0倍(均衡 - A / VEARFSC -h = 1.81)。 b使用PCA(主要成分分析)可视化六维训练数据集(绿色:活细胞,黄色:凋亡细胞)。 C使用T-SNE(T分布式随机邻嵌入)可视化六维训练数据集(绿色:活细胞,黄色:凋亡细胞)。

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