已经使用胚胎在体外产生了潜在的可输血红细胞，---多能，来自或脐带血的 cd34+ 细胞，以及近一种永生化的---红细胞系（布里斯托红系--- bel-a ) 。
然而，目前使用的差异化协议并不是 100% 有效的。具体来说，该协议的终产品是一种异质细胞混合物，不仅包含功能齐全的去核 mrbc，单细胞力学性质分析，还包含在去核过程中排出的自由浮动核和未分化的有核细胞。残留的、部分分化的细胞和细胞核的存在，如果注射到---体内会带来健康风险，因此对于 mrbc 和其他细胞---而言，必须通过开发适当的纯化程序来---这一---问题. 传统上，分离是通过荧光激分选 (facs) 和磁激分选 (macs) 进行的。这两种技术都非常具体，因为它们利用分子生物标志物，细胞力学，但需要添加昂贵的修饰剂，如或 dna 染色剂，以及单独的控制过程。此外，这些技术的通量是有限的（例如，本研究中使用的 facs 仪器每小时107 个细胞），工业上可行的技术需要具有成本效益、自动化和可扩展的方法.
高通量单细胞力学测试系统实现了了对这些变化的次广泛的定量分析，结合了高通量微流体和传统的生物物理表征。具体来说，高通量单细胞力学测试表征了脐带血 cd34+在体外进行的机械分型分化为红细胞，重点关注四个关键阶段。收集的数据使用实时变形细胞仪 (rt-dc)、原子力显微镜 (afm) 和明场/荧光成像来确定去核细胞、有核细胞和自由浮动细胞核的大小和可变形性。
aid是一种灵活的即用型软件，用于训练、评估和利用神经网络解决图像分类问题。aid 涵盖了图像处理和分析的整个工作流程：从数据集的组装和 nn 参数的优化，到将生成的 nn 应用于未分类的图像集。一个简单的用户界面允许用户加载不同的图像格式，并在图像大小均衡之前和之后直观地评估它们。对于训练，用户可以选择不同复杂度的内置 nn 架构，也可以使用定制的 nn。此外，该接口允许使用预训练模型来迁移学习过程，例如，当可用的训练数据不足时或缩短训练步骤。该软件所需的细胞分选用大量图片通过高通量单细胞力学测试系统获得。
为了展示该软件的潜力，我们在 cifar-10和 fashion-mnist两个数据集上训练了一个卷积神经网络 (cnn)，每个数据集包含来自 10 个不同类别的图像集合。我们在 cifar-10 的 rgb 和灰度图像上达到了 88% 的测试准确度，在 fashion-mnist 上达到了 93.8% 的测试准确度。此外，我们展示了 aid 在广泛的生物医学研究中的应用。首先，测量细胞力学特性，我们训练了一个模型，使用一个相对较小的数据集来检测分化的脂肪细胞，该数据集仅包含 46 个标记的明场显微镜图像。接下来，我们通过使用高通量单细胞力学测试系统
高通量单细胞力学测试系统可用于解析中性粒细胞活化的动力学。该系统的高测量速率和快速样品制备允许观察动力学过程。有研究人员用该系统研究了来自新鲜---的中性粒细胞暴露于----甲硫氨酰-亮氨酰----氨酸
高通量单细胞力学测试系统也可以用于检测细胞骨架的变化。细胞骨架的改变可以通过力学分析来量化。cytochalasin d 对肌动蛋白微丝的消耗导致更高的变形，因此降低了 hl60 细胞的刚度。该系统软件可显示处理和未处理细胞的叠加。
高通量单细胞力学测试系统还可用于调查过去条件的影响。原代人类造血 (hsc) 通常通过跨膜蛋白 cd34 的存在来识别。有研究人员比较了从获得的 cd34+ 细胞和通过粒细胞集落---因子 (g-csf) 动员到外周血中的 cd34+ 细胞。虽然根据其 cd34+ 分类相同，但源自外周血的 hsc 比源自的 hsc 更硬。
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