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人工智能细胞器定量分析
2023年07月19日 由 Samoyed 发表
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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
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
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