“人工智能+”赋能科学研究有新进展。记者12日从中国科学院自动化所获悉，该所和中国科学院生物物理所等单位的科研人员以人工智能技术赋能原位结构生物学，提出了一种基于弱监督深度学习的快速准确颗粒挑选方法DeepETPicker。这种方法仅需要少量人工标注颗粒训练，即可实现对生物大分子快速准确的定位识别。相关研究成果在线发表于《自然·通讯》杂志。
蛋白质等生物大分子的结构与功能，会随着细胞生理状态的变化不断进行动态调整。原位结构生物学是在接近自然生理状态下研究生物大分子结构和功能的科学，而原位冷冻电镜是原位结构生物学研究中的关键手段，能够在接近生理条件下高分辨率地观察样品的特点。
使用原位冷冻电镜研究生物大分子涉及多个步骤，如样品制备、数据采集、电子断层重建、颗粒挑选、粒子平均等。在这些步骤中，生物大分子的颗粒挑选，即定位识别，是关键一步。
由于原位冷冻电镜图像信噪比极低，并存在重建伪影，因此图像中会出现成千上万个目标颗粒。“手动挑选这些目标颗粒极为耗时费力，现有自动挑选方法也受到多方面限制，比如人工标注量高、计算成本高和颗粒质量不理想等。因此，科研人员希望开发出更加快速准确的颗粒挑选方法。”论文共同通讯作者、中国科学院自动化所研究员杨戈介绍。
最新提出的快速准确颗粒挑选方法DeepETPicker通过优选简化标签来替代真实标签，并采用了更高效的模型架构、更丰富的数据增强技术、重叠分区策略和平均池化-非极大值抑制技术来提升小训练集时模型的性能，其挑选速度比现有的聚类后处理方法快数十倍。
同时，为方便用户使用，研究团队还推出操作简洁、界面友好的开源软件，以辅助用户完成图像预处理、颗粒标注、模型训练与推理等操作。
研究团队还将DeepETPicker与目前性能最优的颗粒挑选方法在多种冷冻电子断层扫描数据集上进行性能评估对比。结果表明，DeepETPicker在仿真与真实数据集上均可实现快速准确的颗粒挑选，其综合性能明显优于现有的其他方法，生物大分子结构重建的分辨率也达到了专家人工挑选颗粒进行结构重建的水平。
DeepETPicker软件用户图形界面。中国科学院自动化所供图
近日，四川农业大学动物医学院猪病研究中心黄小波课题组在自然指数（Nature index）期刊Journal of Biological Chemistry发表 关于启动2024年与莫斯科大学互换奖学金、与圣彼得堡大学互换奖学金遴选工作的通知 根据《中国国家留学基金管理委 12月18日，由中国科协—北京大学科学文化研究院、中国科协创新战略研究院及北京大学科学技术与医学史系共同主办的“第三 想象一下，在野外调查时，从森林或公园沿着小径行走时，需要走多远才能遇到一个新物种？从生态采样的角度来看，新种就是同一 编译 | 杜珊妮 美国高等教育的毕业率已经陷入了长达3年的停滞，辍学率常年维持在29%。这一令人震惊的数据由美国国家学生 科技日报北京12月29日电 （记者张佳欣）向人体运送药物的主要挑战是能不断将药物准确送达病灶位置，同时确保它们留在病灶 。本文链接：我国科研人员提出冷冻电镜颗粒挑选新方法http://www.sushuapos.com/show-11-3791-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 2024年研考国家线发布！