Intelligent image-based deformation-assisted cell sorting with molecular 
specificity

Nawaz, Ahmad Ahsan; Urbanska, Marta; Herbig, Maik; Nötzel, Martin; Kräter, Martin; Rosendahl, Philipp; Herold, Christoph; Töpfner, Nicole; Kubánková, Markéta; Goswami, Ruchi; Abuhattum Hofemeier, Shada; Reichel, Felix; Müller, Paul; Taubenberger, Anna; Girardo, Salvatore; Jacobi, Angela; Guck, Jochen

doi:10.1038/s41592-020-0831-y

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Intelligent image-based deformation-assisted cell sorting with molecular specificity

MPG-Autoren

/persons/resource/persons255626

Nawaz, Ahmad Ahsan
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

/persons/resource/persons255573

Urbanska, Marta
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

/persons/resource/persons248002

Kräter, Martin
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

/persons/resource/persons255631

Kubánková, Markéta
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;

/persons/resource/persons248153

Goswami, Ruchi
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

/persons/resource/persons247999

Abuhattum Hofemeier, Shada
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

/persons/resource/persons255636

Reichel, Felix
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

/persons/resource/persons248158

Müller, Paul
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

/persons/resource/persons248004

Girardo, Salvatore
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

/persons/resource/persons241284

Guck, Jochen
Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Technische Universität Dresden;

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Zitation

Nawaz, A. A., Urbanska, M., Herbig, M., Nötzel, M., Kräter, M., Rosendahl, P., et al. (2020). Intelligent image-based deformation-assisted cell sorting with molecular specificity. Nature Methods, 17(6), 595-599. doi:10.1038/s41592-020-0831-y.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-A82B-C

Zusammenfassung

Although label-free cell sorting is desirable for providing pristine cells for further analysis or use, current approaches lack molecular specificity and speed. Here, we combine real-time fluorescence and deformability cytometry with sorting based on standing surface acoustic waves and transfer molecular specificity to image-based sorting using an efficient deep neural network. In addition to general performance, we demonstrate the utility of this method by sorting neutrophils from whole blood without labels.
Sorting RT-FDC combines real-time fluorescence and deformability cytometry with sorting based on standing surface acoustic waves to transfer molecular specificity to label-free, image-based cell sorting using an efficient deep neural network.