usdt官方交易网(www.payusdt.vip):AI识别细胞3D结构?人工智能做到了人类不能能做到的事情

admin 3个月前 (04-13) 科技 38 0

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新智元报道

泉源:nature

编辑:PY

【新智元导读】行使人工智能(AI)符号和识别细胞的 3D 结构是一个异常有趣的研究课题。AI可以从鲜明微镜图像中展望细胞结构的位置,而无需有害的荧光符号。

深度学习会成为科学家的主要副手吗?

苏珊娜 ・ 拉菲尔斯基和她的同事们有一个看似简朴的目的:借助深度学习算法,乐成地识别出细胞中难以识其余种种差异结构。

位于华盛顿州西雅图的艾伦细胞科学研究所的定量细胞生物学家和副主任Susanne Rafelski 说「我们希望能够在活体成像中符号细胞的多种差异结构」。

「我们想用3D 手艺来拍摄。」

在以往的研究中,要实现这种目的通常依赖于荧鲜明微镜�`�`但这种方式有许多的局限性,一是只有少数几种颜色可以使用,不足以符号所有的结构。

另一个问题是,这些试剂价钱昂贵,费时艰苦。

此外,这些染色剂对活细胞是有害的,用来 *** 它们的光线也是有害的,这意味着成像细胞的行为自己就会损害它们。

同样位于西雅图的艾伦脑科学研究所(Allen Institute for Brain Science)的显微镜专家福雷斯特 科尔曼(Forrest Collman)示意:「荧光很昂贵,这个「昂贵」体现在方方面面」。

当科尔曼和他的同事试图用三种差其余颜色制作3D 延时影像是时,效果很惊悚,「所有的细胞都市在你眼前狗带」。

据先容,Rafelski 团队将荧鲜明微手艺和投射白光手艺连系了起来,从而行使人工智能(AI)在明视野图像上展望荧光符号的形状。

2017 年,该团队提出行使深度学习来识别未符号细胞明视野图像中难以发现的结构。

通过对无符号细胞的深度学习算法,团队制作了3D 影像,显示了细胞核中的 DNA 和子结构,以及细胞膜和线粒体。

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快速增进的领域

旧金山加利福尼亚大学和旧金山格拉德斯通心血管病研究所的神经学家 Steven Finkbeiner 使用机械人显微镜追踪细胞已经长达一年。

到21世纪初,他的团队天天累积的数据到达了兆兆字节。Finkbeiner 建议谷歌研究职员使用深度学习来发现他看不到的细胞特征。

深度学习行使盘算机节点以类似于人脑神经元的方式举行分层。

首先,这个神经网络中的节点之间的毗邻是随机加权的,以是盘算机最最先只是展望。然则通过训练,盘算时机调整权重或参数,直到它最先准确运行。

芬克贝纳的研究小组训练它的系统在二维图像中识别神经元,然后挑选出细胞核并确定给定的细胞是否是活的。

芬克贝纳说「主要的目的是向科学家们展示,图像数据中可能有比他们意识到的更多的信息」。研究小组称这项手艺为硅胶符号手艺。

然而,这种方式无法识别运动神经元,可能是由于在未符号的细胞中没有任何器械注释它们的特征。

科尔曼说,这些展望只有在人工智能能够使用某些可见线索的情形下才会起作用。例如,细胞膜与周围环境有着差其余折射率,从而发生对比。

展望未来

荧光展望也在制药行业中占有着主导职位。

在戈森堡的阿斯利康公司,药理学家 Alan Sabirsh 主要研究脂肪细胞在疾病和药物代谢中的作用。他和 AstraZeneca 与瑞典国家应用人工智能中央相助开展脂肪细胞成像挑战,要求在未符号的显微照片中识别细胞核、细胞质和脂滴。

该奖项5000美元的奖金授予了由 Ankit Gupta 和 h kan Wieslander 向导的团队,他们是瑞典乌普萨拉大学的两名从事图像处置的博士生。

像 Chang 和她的同事一样,研究小组使用氮化镓来识别脂滴。然则为了获得原子核,他们使用了一种差其余手艺,叫做 LUPI �`�`行使特权信息学习,这种手艺给了机械学习的分外辅助。

在这种情形下,研究小组使用了更新的图像处置手艺来识别尺度训练图像对中的细胞核。

由此获得的图像并不完善: 真正的荧光染色提供了比模子更真实的细胞核和细胞质纹理。

然则,对于 Sabirsh 来说,这已经足够了。他已经最先在机械人显微镜实验中使用该代码举行剖析,目的是开发治疗方式。

虽然大规模的培训可能需要在有多个图形处置单元的超级盘算机上破费数周时间。响应的,一旦这样做乐成了,展望模子就可以用条记本电脑甚至手机运行了。

对于许多研究职员来说,这种一次性的投资是值得的。「若是你可以网络未符号细胞的图片,而且你已经有了训练有素的算法,」芬克贝纳说。「你基本上可以轻松又免费地获得所有这些信息。」

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