CAREER: Multiplex microfluidic and automation tools for neurogenetics and live imaging

职业:用于神经遗传学和实时成像的多重微流体和自动化工具

基本信息

  • 批准号:
    0954578
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 40.05万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2010-01-01 至 2016-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

0954578LuThe long-term objective is to develop and use powerful microfluidic and automation tools to understand genetic pathways that regulate the biochemical communications between neurons and other tissues in C. elegans. Microfluidics is ideal for studies of small organisms such as C. elegans because of the relevant length scales and the possibility of integration and automation. The research objective of the CAREER project is to engineer a microfluidic system for live imaging of dynamic processes in vivo, to accomplish automated image processing, and to identify roles of genes in neuronal biochemical communications.This system will significantly increase the throughput and accuracy of in vivo live imaging experiments in model organisms. It streamlines and automates the painstakingly manual procedure of microscopy, in some cases enables some experiments that are otherwise impossible to do, and reduces the noise and artifacts in these experiments. The image analysis algorithms will provide quantitative data with large throughput to allow good statistics. The approach is innovative because the technologies developed here dramatically increase the capabilities and throughput of current assay tools, enabling key biological experiments that are not currently performed. Furthermore, the technology is broadly applicable to other biological systems and could potentially lead to new therapeutics for related diseases.
0954578Lu长期目标是开发和使用强大的微流体和自动化工具来了解调节线虫神经元和其他组织之间生化通讯的遗传途径。由于相关的长度尺度以及集成和自动化的可能性,微流体非常适合研究秀丽隐杆线虫等小型生物体。 CAREER项目的研究目标是设计一种微流体系统,用于体内动态过程的实时成像,完成自动化图像处理,并识别基因在神经元生化通讯中的作用。该系统将显着提高体内动态过程的吞吐量和准确性。模型生物体内活体成像实验。它简化并自动化了繁琐的显微镜手动程序,在某些情况下可以实现一些原本不可能完成的实验,并减少这些实验中的噪音和伪影。图像分析算法将提供大吞吐量的定量数据,以便进行良好的统计。该方法具有创新性,因为这里开发的技术极大地提高了当前分析工具的功能和吞吐量,从而实现了目前尚未进行的关键生物实验。此外,该技术广泛适用于其他生物系统,并有可能为相关疾病带来新的治疗方法。

项目成果

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