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公开(公告)号：CN113694251A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111094942.7
申请日：2021-09-17
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于生物医学工程领域，具体涉及一种促进神经细胞生长和分化的薄膜的制备方法。现有技术中缺乏一种高效、简便、经济、安全的促进神经细胞生长和分化的方法，本发明提供一种促进神经细胞生长和分化薄膜的制备方法，包括以下步骤：a、准备原始(混合相，MP)、1T相、2H相MoS2；b、制备PDMS；c、以步骤a获得的原始、1T相、2H相MoS2在步骤b中制备的PDMS上制成薄膜，将神经细胞悬浮液接种于所述步骤c获得的薄膜上，置于细胞培养箱中培养。本发明提供的神经细胞生长薄膜，通过构建表面具有八面体配位体系的1T相MoS2和三棱柱配位2H相的PDMS薄膜作为神经细胞的培养基底，本发明制备得到的薄膜具有良好的生物相容，可提高神经细胞活性并促进了神经细胞突触的分化。
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公开(公告)号：CN113516061A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110699733.9
申请日：2021-06-23
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的细胞状态识别的方法，通过收集PC12细胞共聚焦图片数据集；使用ZEN和image J软件对细胞特征数据集进行形貌特征提取，得到细胞形貌的特征集；使用机器学习特征选择方法对细胞特征集进行筛选，得到筛选特征集；基于机器学习算法将筛选数据集输入到机器学习模型进行训练，并调整机器学习随机森林的参数使其达到精度要求，得到细胞状态分类的机器学习模型；对测试集细胞数据进行分类，输出细胞状态类别。本发明快速、有效的对PC12细胞进行状态判断，为原位快速识别PC12细胞状态提供了技术基础。
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公开(公告)号：CN113516061B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110699733.9
申请日：2021-06-23
Applicant: 南开大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06K9/62 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的细胞状态识别的方法，通过收集PC12细胞共聚焦图片数据集；使用ZEN和image J软件对细胞特征数据集进行形貌特征提取，得到细胞形貌的特征集；使用机器学习特征选择方法对细胞特征集进行筛选，得到筛选特征集；基于机器学习算法将筛选数据集输入到机器学习模型进行训练，并调整机器学习随机森林的参数使其达到精度要求，得到细胞状态分类的机器学习模型；对测试集细胞数据进行分类，输出细胞状态类别。本发明快速、有效的对PC12细胞进行状态判断，为原位快速识别PC12细胞状态提供了技术基础。
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