图像基因型分析的进展与新挑战

已二十余年，图像基因型分析 revolutionized 了细胞表型分析。图像基因型分析处理来自高通量显微镜数据的丰富信息，生成数千项无偏测量，从而揭示有利于药物发现、功能基因组学和细胞状态分类的表型模式。本文综述了图像基因型分析的不断演变的计算景观，详细阐述了从特征提取到归一化和批次校正的生物信息学过程。我们讨论了深度学习如何从根本上重塑该领域。我们审视了关键方法论进展，如单细胞分析、稳健相似度度量标准的开发以及向新模式领域的扩展，如光学池化筛选、时序成像和 3D 器官类器官基因型分析。我们还强调了公共基准和开源软件生态系统的增长，这是推动可重复性和合作的关键因素。尽管如此，该领域仍面临重大挑战，特别是开发针对新兴时序和 3D 数据模式的方法，建立稳健的质量控制标准和工作流程，以及解释处理后的特征。通过关注图像基因型分析的技术演变而非其广泛的生物学应用，本综述旨在为研究人员提供一条通往本领域不断进步与新挑战的路线图。