人工智能细胞器定量分析

2023年07月19日 由 Samoyed 发表 300766 0
BESSY II的高亮度X射线可用于生成空间分辨率低至几十纳米的显微图像。无需像电子显微镜那样进行复杂的样品制备,就能对整个细胞体积进行检查。在X射线显微镜下,微小的细胞器及其精细结构和边界膜显得清晰细致,甚至在三维空间中也是如此。



因此,低温X射线断层成像技术非常适合研究细胞结构的变化,例如由外部触发因素引起的变化。然而,到目前为止,对三维断层图像的评估主要需要人工和劳动密集型数据分析。为了解决这个问题,由计算机科学家Frank Noé博士教授和细胞生物学家Helge Ewers博士教授领导的团队与HZB的X射线显微镜部门开展了合作。

计算机科学团队开发了一种新的自学习算法。这种基于人工智能的分析方法以自动检测亚细胞结构为基础,加快了对三维X射线数据集的定量分析。生物样本内部的三维图像是在BESSY II的U41光束线获取的。

HZB的X射线显微镜专家Stephan Werner博士说:“在这项研究中,我们利用具有须突起的细胞培养物中的哺乳动物细胞,展示了基于人工智能的细胞体积分析效果如何。”



哺乳动物细胞结构复杂,有许多不同的细胞器,每个细胞器都履行不同的细胞功能。须状体是细胞膜的突起,主要用于细胞迁移。

“为了进行低温X射线显微镜观察,首先要对细胞样本进行冲击冷冻,冷冻过程非常迅速,细胞内不会形成冰晶。这使细胞处于几乎自然的状态,使我们能够研究外部因素对细胞内部结构的影响,”Werner解释说。

第一作者、柏林自由大学的Michael Dyhr说:“我们的工作已经引起了专家们的极大兴趣。神经网络能在很短的时间内正确识别约70%的现有细胞特征,因此能非常快速地评估数据集。”Dyhr说:“未来,我们可以利用这种新的分析方法来研究细胞如何对纳米粒子、病毒或致癌物质等环境影响做出反应,比以前更快、更可靠。”

 

来源:https://phys.org/news/2023-07-quantitative-analysis-cell-organelles-artificial.html
欢迎关注ATYUN官方公众号
商务合作及内容投稿请联系邮箱:bd@atyun.com
评论 登录
写评论取消
回复取消