2022-11-04 09:39:19 來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)
美國(guó)華盛頓大學(xué)科學(xué)家設(shè)計(jì)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法Deep-SMOLM，生成了蛋白質(zhì)的五維(5D)圖像，包括單個(gè)分子的方向和位置等信息。相關(guān)研究發(fā)表于近期出版的《光學(xué)快報(bào)》雜志，有助于科學(xué)家更好地理解微小尺度下的生物學(xué)過(guò)程。
研究人員表示，這里的5D指的并非新的或隱藏的空間維度。他們?cè)O(shè)計(jì)出的新系統(tǒng)可分辨分子在三維空間中的方向以及在二維空間中的位置，也就是從一張有“噪音”的像素化圖像中提取出5個(gè)參數(shù)。為從看似簡(jiǎn)單的光點(diǎn)中獲取這些額外的復(fù)雜信息，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出了機(jī)器學(xué)習(xí)算法Deep-SMOLM，而且增加了額外的步驟。
研究團(tuán)隊(duì)稱，在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行的單分子成像往往非常“嘈雜”，包含“斑點(diǎn)”或波動(dòng)，可能會(huì)導(dǎo)致圖像變得模糊不清。對(duì)于大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，有效地處理這種“噪音”可能非常復(fù)雜。鑒于此，研究團(tuán)隊(duì)借助Deep-SMOLM處理圖像，還增加了一種“處理后”步驟，能直接計(jì)算第一個(gè)算法得到的結(jié)果。
在處理了數(shù)千張快照后，研究團(tuán)隊(duì)得到了一幅“美麗的圖像”，它使用顏色、曲率和方向來(lái)昭示數(shù)千個(gè)分子是如何相互連接的。研究人員表示，這一系統(tǒng)將有助于更好地理解微小尺度的生物學(xué)過(guò)程，比如淀粉樣蛋白如何聚集形成與阿爾茨海默病相關(guān)的纏結(jié)結(jié)構(gòu)等。(科技日?qǐng)?bào)記者 劉霞)
標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí) 生成蛋白質(zhì) 有助揭示 微小尺度下的生物學(xué)過(guò)程
美國(guó)華盛頓大學(xué)科學(xué)家設(shè)計(jì)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法Deep-SMOLM，生成了蛋白質(zhì)的五維(5D)圖像，包括單個(gè)分子的方向和位置等信息。相關(guān)研究發(fā)表于近
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