Viscoelastic properties of suspended cells measured with shear flow deformation cytometry

Numerous cell functions are accompanied by phenotypic changes in viscoelastic properties, and measuring them can help elucidate higher level cellular functions in health and disease. We present a high-throughput, simple and low-cost microfluidic method for quantitatively measuring the elastic (storage) and viscous (loss) modulus of individual cells. Cells are suspended in a high-viscosity fluid and are pumped with high pressure through a 5.8 cm long and 200 µm wide microfluidic channel. The fluid shear stress induces large, ear ellipsoidal cell deformations. In addition, the flow profile in the channel causes the cells to rotate in a tank-treading manner. From the cell deformation and tank treading frequency, we extract the frequency-dependent viscoelastic cell properties based on a theoretical framework developed by R. Roscoe [1] that describes the deformation of a viscoelastic sphere in a viscous fluid under steady laminar flow. We confirm the accuracy of the method using atomic force microscopy-calibrated polyacrylamide beads and cells. Our measurements demonstrate that suspended cells exhibit power-law, soft glassy rheological behavior that is cell-cycle-dependent and mediated by the physical interplay between the actin filament and intermediate filament networks

Phase transitions in huddling emperor penguins

International audienc

RFIDeep: Unfolding the potential of deep learning for radio‐frequency identification

Automatic monitoring of wildlife is becoming a critical tool in the field of ecology. In particular, Radio‐Frequency IDentification (RFID) is now a widespread technology to assess the phenology, breeding and survival of many species. While RFID produces massive datasets, no established fast and accurate methods are yet available for this type of data processing. Deep learning approaches have been used to overcome similar problems in other scientific fields and hence might hold the potential to overcome these analytical challenges and unlock the full potential of RFID studies. We present a deep learning workflow, coined “RFIDeep”, to derive ecological features, such as breeding status and outcome, from RFID mark‐recapture data. To demonstrate the performance of RFIDeep with complex datasets, we used a long‐term automatic monitoring of a long‐lived seabird that breeds in densely packed colonies, hence with many daily entries and exits. To determine individual breeding status and phenology and for each breeding season, we first developed a one‐dimensional convolution neural network (1D‐CNN) architecture. Second, to account for variance in breeding phenology and technical limitations of field data acquisition, we built a new data augmentation step mimicking a shift in breeding dates and missing RFID detections, a common issue with RFIDs. Third, to identify the segments of the breeding activity used during classification, we also included a visualisation tool, which allows users to understand what is usually considered a “black box” step of deep learning. With these three steps, we achieved a high accuracy for all breeding parameters: breeding status accuracy = 96.3%; phenological accuracy = 86.9%; and breeding success accuracy = 97.3%. RFIDeep has unfolded the potential of artificial intelligence for tracking changes in animal populations, multiplying the benefit of automated mark‐recapture monitoring of undisturbed wildlife populations. RFIDeep is an open source code to facilitate the use, adaptation, or enhancement of RFID data in a wide variety of species. In addition to a tremendous time saving for analysing these large datasets, our study shows the capacities of CNN models to autonomously detect ecologically meaningful patterns in data through visualisation techniques, which are seldom used in ecology.Le suivi automatique de la faune sauvage est devenu un outil essentiel en écologie. En particulier, l'identification par radiofréquence (RFID) est désormais une technologie très répandue pour estimer les paramètres phénologiques, de reproduction et de survie de nombreuses espèces. Cependant, alors que la RFID produit de vastes jeux de données, aucune méthode permettant un traitement fiable et rapide de cette masse de données n'était encore disponible à ce jour. Dans ce contexte, les approches d'apprentissage profond, utilisées pour résoudre des problèmes similaires dans d'autres domaines scientifiques, pourraient nous aider à surmonter ces défis analytiques pour valoriser tout le potentiel des suivis par RFID. Notre étude propose un flux de travail d'apprentissage profond, nommé “RFIDeep”, visant à estimer des caractéristiques écologiques individuelles, telles que le statut et le succès reproducteur, à partir de données de marquage‐recapture RFID. Pour démontrer les performances de RFIDeep sur des jeux de données massifs et complexes, nous avons utilisé un suivi électronique et automatique à long terme d'un oiseau marin longévif qui se reproduit en colonies denses, et qui réalise de nombreux allers‐retours entre son site de reproduction à terre et ses sites d'alimentation en mer. Pour déterminer le statut reproducteur et la phénologie des individus pour chaque saison de reproduction, nous avons tout d'abord développé une architecture de réseau neuronal convolutif unidimensionnel (1D‐CNN). Ensuite, pour tenir compte de la variabilité phénologique et des limites techniques de l'acquisition de données sur le terrain, nous avons développé une étape d'augmentation de données imitant un décalage des dates de reproduction et simulant des détections RFID manquantes, un problème courant avec les systèmes basés sur la RFID. Enfin, pour identifier les phases de la reproduction utilisées lors de la classification, nous avons inclus un outil de visualisation permettant aux utilisateurs de se familiariser et de comprendre ce qui est généralement considéré comme une “boîte noire” en apprentissage profond. Grâce à ces trois étapes, nous avons atteint une grande précision pour tous les paramètres de reproduction : 96,3 % pour le statut de reproduction; 86,9 % pour la phénologie; 97,3 % pour le succès de la reproduction. RFIDeep met ainsi en évidence le potentiel de l'intelligence artificielle pour suivre les changements qui s'opèrent au sein des populations animales, décuplant les avantages des suivis automatiques par marquage‐recapture des populations sauvages non perturbées. RFIDeep est un code source ouvert, ce qui facilite l'utilisation, l'adaptation ou le perfectionnement des données RFID pour une grande variété d'espèces. Outre un gain de temps considérable pour l'analyse de ces jeux de données volumineux, notre étude démontre la capacité des modèles CNN à détecter, de manière autonome, des motifs pertinents d’un point de vue écologique au sein des données d’identification, grâce à des techniques de visualisation qui sont rarement utilisées en écologie