（a）用於(yu) 輸入的裁剪後的FRIL圖像（b）人類專(zhuan) 家注釋的圖像（c）帶注釋的網絡生成圖像（d）辨別器網絡：辨別真實和偽(wei) 造的圖像。（圖片來源：馬克斯·普朗克佛羅裏達神經科學研究所）

從(cong) 樣品製備到圖像采集，為(wei) 了在高分辨率下看清極小的細胞結構，電子顯微鏡（EM）需要經過精確且耗時的步驟才能得到清晰可見的細節。此外，目前的電子顯微鏡分析軟件通常需要依靠科學家熟練的技術手動地觀察幾百張圖像，這導致圖像生成後，從(cong) 其中分析提取出生物學信息是一個(ge) 更加費力、耗時的任務。

馬克斯·普朗克佛羅裏達神經科學研究所（MPFI）的一個(ge) 跨學科的科學家團隊通過一些創新以及尖端神經網絡的應用，開發了一個(ge) 旨在簡化部分冗長分析過程的新型軟件。該項目與(yu) MPFI的電子顯微鏡核心設備部門以及Christie（本研究作者之一）實驗室合作，要求兩(liang) 名高中生對基於(yu) 計算機的技術進行改進，以用於(yu) 分析電鏡圖像中蛋白質的分布。與(yu) 使用熒光標記的傳(chuan) 統光學顯微鏡不同，電子顯微鏡要求蛋白質與(yu) 金納米顆粒標記結合，以便在細胞內(nei) 觀測到它們(men) 。由於(yu) 這個(ge) 軟件使用深度學習(xi) 的方法來識別與(yu) 特定目標蛋白質結合的金顆粒，它也被調侃地稱為(wei) “掘金者”。

圖片來源：Pixabay

在新發表於(yu) 《科學報告》（Scientific Reports）的一項研究中，MPFI團隊設計了一種基於(yu) 深度學習(xi) 、可適應的算法，能夠準確識別不同大小的金顆粒。這種完全自動化的方法將加快計數過程，並生成更精確的跨膜蛋白質分布的位置信息，從(cong) 而加速新的突破。

深度學習(xi) 或神經網絡是一種可讓軟件隨著時間的推移逐步學習(xi) 的計算策略。就像人的大腦一樣，這種類型的算法能夠將視覺場景分解為(wei) 各個(ge) 小的部分，並學習(xi) 識別某些方麵。通過提供預先注釋好的“訓練數據”，該軟件可以學習(xi) 如何複製和模仿人類完成給定任務時的行為(wei) ，這是曾經的計算機無法做到的。

“該項目的挑戰之一是設計一種方法訓練我們(men) 的軟件，使其僅(jin) 識別在電子顯微照片上顯示為(wei) 暗的金顆粒，而不會(hui) 識別看起來類似的、由於(yu) 細胞表麵不平整產(chan) 生的陰影，此前隻有受過訓練的電鏡專(zhuan) 家才能完成這樣的任務。”MPFI的神經數據科學家兼研究論文的作者Michael Smirnov博士解釋說：“我們(men) 發現，通過提供足夠的訓練數據並糾正算法中出現的錯誤，我們(men) 的軟件可以以接近人類水平的準確率將金顆粒與(yu) 這些陰影區分開。這確實證明了我們(men) 技術的魯棒性和實用性。”

圖片來源：Pixabay

這個(ge) 項目始於(yu) 兩(liang) 位學習(xi) 數據科學的高中生Diego Jerez和Eleanor Stuart的好奇心，但很快它就發展成為(wei) 一個(ge) 更加複雜和跨學科的項目。該論文的第一作者Diego Jerez解釋說：“將課堂上學到的星空体育官网入口网站運用到現實世界的科學研究，並目睹數據科學是如何幫助解決(jue) 科學問題，這樣的機會(hui) 非常特別，我感覺十分幸運。”“這些年輕的學生對這種編程和概念性工作表現出了真正的天分，我為(wei) 他們(men) 所取得的成就感到驕傲。我迫不及待地想看到他們(men) 將來對科學界的貢獻。”Smirnov博士說道。

架構小而緊湊的“掘金者”軟件主要用於(yu) 冷凍斷裂複型技術的電鏡圖像識別，但其設計使之可以通用化，並兼容各種電子顯微鏡應用場景，包括不同的放大率、圖像麵積、細胞類型和金顆粒大小。該軟件將很快以開源的形式發布，並包含一個(ge) 用戶友好的界麵。世界各地的科學家將有機會(hui) 充分利用和改進這種創新算法。

MPFI電子顯微鏡核心設備部負責人Naomi Kamasawa博士解釋說：“我們(men) 團隊的合作對於(yu) 彌合這些專(zhuan) 業(ye) 領域之間的隔閡至關(guan) 重要。這就是馬克斯·普朗克學會(hui) （Max Planck Society）所做的——將對各學科充滿熱情的人們(men) 聚集在一起，並讓他們(men) 一起發揮創造力。當我們(men) 通力合作時，一切皆有可能。”

翻譯：彭琛

審校：董子晨曦

引進來源：馬克斯·普朗克佛州神經科學研究所


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