Single-cell genomics (SCG) are methods for investigating heterogeneity between biological cells, among these is Smart-seq which sequences from RNA molecules. A more recent version of this method is Smart-seq3xpress which is currently in the process of being automated by the Sandberg lab at Karolinska Institutet. As part of this automated lab system, microwell plates are moved by a robot arm between molecular biology instuments. The purpose of this project was to create and integrate an image-based classification solution to validate the placement of these plates. This was done by building upon the VGG-16 convolutional neural network (CNN) model and specialising it through transfer learning to train models which classify microwell plate placement as correct or incorrect. These models were then integrated into the automated lab pipeline so that the system could self-correct or warn lab personnel of misplacement, removing the need for constant human supervision.

Enskild cellgenomik (eng. single-cell genomics) är metoder för att undersöka heterogenitet mellan biologiska celler, bland dessa metoder är Smart-seq vilken sekvenserar från RNA molekyler. En nyare version av denna metod är Smart-seq3xpress vilken nu håller på att automatiseras av Sandberglabbet vid Karolinska Institutet. Som del av detta automatiserade labbsystem förflyttas mikrobrunnplattor av en robotarm mellan molekylärbiologiska mätinstrument. Syftet med detta projekt var att skapa samt integrera en bildbaserad klassificeringslösning för att säkerställa placeringen av dessa plattor. Detta gjordes genom att bygga på djupinlärningsmodellen VGG-16 och specialisera den med överförd inlärning för att kunna träna modeller vilka klassificerar om mikrobrunnplattornas placeringar är korrekta eller inkorrekta. Sedan integrerades dessa modeller som en del av det automatiserade labbsystemet sådan att systemet kunde självkorrigera eller varna labbpersonal vid felplaceringar, och därmed ta bort behovet av konstant mänsklig tillsyn.