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888大发真人:最新的机器学习工具可以通过电子显微镜数据精确定位突触

时间:2021/10/11 12:40:12   作者:   来源:   阅读:1   评论:0
内容摘要:COSEM(电子显微镜下细胞分割)项目组负责人奥布里·维格尔说,这些图像的细节几乎不可能在整个细胞中手工分析。仅仅一个细胞的数据就包含了数万张图像,一个人要用60多年的时间才能通过这些图像追踪到细胞的所有细胞器。但新算法可以在几小时内绘制出整个细胞。除了在《自然》杂志上发表的两篇文章,该研究团队还发布了一个数据门户网站...

COSEM(电子显微镜下细胞分割)项目组负责人奥布里·维格尔说,这些图像的细节几乎不可能在整个细胞中手工分析。仅仅一个细胞的数据就包含了数万张图像,一个人要用60多年的时间才能通过这些图像追踪到细胞的所有细胞器。但新算法可以在几小时内绘制出整个细胞。

除了在《自然》杂志上发表的两篇文章,该研究团队还发布了一个数据门户网站“Open Organelles”,任何人都可以通过该网站访问他们创建的数据集和工具。这些资源对于研究细胞器如何保持细胞运转是无价的。过去,科学家们不知道不同的细胞器和结构是如何排列的——它们如何相互接触以及它们占据了多少空间。现在,这些隐藏的关系第一次变得可见。

在过去的十年中,该研究小组使用高倍电子显微镜从各种细胞中收集了大量数据,包括哺乳动物细胞。

最新的机器学习工具可以通过电子显微镜数据精确定位突触,即神经元之间的连接。研究人员调整了算法,以绘制或分割细胞中的细胞器。分割算法为图像中的每个像素分配一个数字。这个数字反映了像素与最近突触的距离。算法用这些数字来识别和标记图像中的所有突触。COSEM算法的工作原理与此类似,但具有更多的维度。研究人员根据30种不同的细胞器和结构的距离对每个像素进行分类。然后,该算法综合所有这些数字来预测细胞器的位置。

研究人员说,使用这些数字,算法还可以确定一个特定的数字组合是否合理。例如,一个像素不能同时位于内质网和线粒体中。

为了回答诸如细胞中有多少线粒体或它们的表面积等问题,研究小组建立了一个算法,该算法融合了有关细胞器特征的先验知识。经过两年的研究,COSEM研究小组终于找到了一套算法,可以对目前收集的数据产生良好的结果。

目前,研究团队正在将成像的细节提高到更高的水平,并进一步优化工具和资源,创建更广泛的细胞注释数据库和更详细的细胞和组织图像。这些结果将支持未来一个新的研究领域- 4d细胞生理学,以了解细胞在组成一个有机体的不同组织中的相互作用。


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