İçbükey tapınaktan kök

Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI

Biyomedikal araştırmalarda mikroskoplar, bilim insanlarının maddeleri hücresel veya moleküler düzeyde gözlemlemelerine ve bulmalarına yardımcı olabilir.

Yaygın olarak kullanılan faz-kontrast mikroskobu gözlem yöntemi, hücrelere çok az zarar verecek olan biyolojik dokunun yanından ışık vermektir ve materyal hazırlama işlemi çok basittir.

Ancak hücre çekirdeğinin tam yerini bilmek veya nöron dendritlerinin sayısını analiz etmek veya hücrenin ölü veya canlı olup olmadığını görmek istiyorsanız, önceki yöntem immünofloresan etiketleme ile birleştirilmeli ve ardından bir floresan mikroskobu ile gözlemlenmelidir.

Floresan işaretleyicilere ihtiyacınız yoksa 1-4 arasındaki küçük resimlerin neyi temsil ettiğini anlayabilirsiniz, harikasınız

Mavi, çekirdek; kırmızı, akson; yeşil, dendritler

1. Nöron kümeleri; 2. Sinapslar; 3. Aksonlar; 4. Yalnızca iki nöron yaşıyor ve sol alttakinin ölü (son küçük resmi karşılaştırın 4)

Ancak immünofloresan etiketleme yapan öğrenciler bunu biliyor. Yol boyunca iyi bir flüoresan fotoğraf çekmek kolay değildir.

Deneysel materyalleri dilimlemek için yetiştirmenin fiziksel acılarından bahsetmeyelim.

Birinci ve ikinci antikorlar hala kapalıdır ve her adım bir çukurdur. Önceki tüm adımları büyük bir özenle tamamlamış olsanız bile, nihayet floresan mikroskobuna girdiğinizde yine de foto ağartmanın utancıyla yüzleşmeniz gerekecektir.

Bu sadece sabit bir film. Floresan etiketleme de göz ardı edilemeyecek bir kusura sahiptir, boya zehirlidir. Canlı hücreler flüoresan olduktan sonra uzun süre yaşayamazlar, bu yüzden uzun süren fizyolojik deneyleri düşünmeyin.

İmmünofloresan etiketlemenin dezavantajlarından kaçınırken hedef net bir şekilde nasıl bulunur?

Hem balık hem de ayı pençelerine sahip olabilirsiniz

Bugün, Google Accelerated Science ekibi Cell ile ilgili bir makale yayınladı Silico Etiketlemede: Etiketsiz Görüntülerde Floresan Etiketleri Tahmin Etme kağıt. Numune floresan boyamaya ihtiyaç duymaz ve hedefin konumu derin öğrenme modeli ile tahmin edilebilir.

Yalnızca zahmetli immünofloresan sürecini kurtarmakla kalmaz, aynı zamanda farklı flüoresan boyaların arka plan gürültüsü ve çapraz renk sorunları hakkında endişelenmenize gerek yoktur. Beyin dilimi (veya kültürlenmiş diğer doku hücreleri) kesildikten hemen sonra, filme almak için doğrudan faz kontrast mikroskobuna koyabilir ve gerisini algoritma modeline bırakabilirsiniz.

Model eğitimi ve çalışma prensibi

Tüm modeller gibi, floresan etiketlemeyi tahmin etmek için bu model güvenilir bir eğitim seti gerektirir.

Bu nedenle, Google Science Accelerator ekibi, Harvard Rubin Laboratuvarı Hem de Gladstone Araştırma (Gladstone Institutes), üç optik mikroskop altında (parlak alan, faz kontrastı, diferansiyel parazit faz kontrastı) üç tür hücre (pluripotent kök hücreler, insan meme kanseri hücreleri, sıçan serebral korteks doku kültürü hücreleri tarafından uyarılan insan motor nöronları) topladı. Görüntü verileri altında.

Aşağıdaki şeklin üst sırasındaki hücrelerin üç boyutlu bilgileri, iki boyutlu görüntü verilerinin üst üste bindirilmesinden yeniden oluşturulur. Farklı seviyeler, farklı flüoresan markörleri gösterir ve mozaiğin konumu, deney numunesinin bu tür flüoresan markörleri taşımadığını gösterir.

Bu veri seti (Şekil 1A) üzerinde eğitim aldıktan sonra, model (Şekil 1C), belirli yapıların veya proteinlerin konumunu tahmin ederek, floresan etiketler olmadan doğrudan faz kontrast mikroskobu görüntülerini (Şekil 1D) floresan etiketli görüntülere işleyebilir. .

Bu kestirimci etiketleme algoritması aynı zamanda transfer öğrenme yeteneklerine de sahiptir.Küçük miktarda eğitim verisi olduğu sürece, yeni floresan etiketlerinin kestirim yetenekleri hemen elde edilebilir. İmmünofloresan etiketlemeden muzdarip şişko arkadaşlar, modelin kodunu ve tüm veri setlerini almak için GitHub'a gidebilir.

Şimdi hücre ve moleküler biyoloji sonuçlarının verimliliği uçmak üzere.

Son olarak, kağıt adresini ekleyin:

Ve floresan etiket tahmin modeli kodu:

https://github.com/google/in-silico-labeling

- Bitiş -

Samimi işe alım

Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.

Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı

' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin

Kamyon yol kenarına odun çekiyordu ve oturduktan sonra inmek istemiyordu: Bu iç mekan 1 milyon değerinde!

Eski UEFA Şampiyonlar Ligi bataklığı alabora oldu ve eleme maçı tabandan gelen takımın ayaklarına düştü

Tanrıların tam puanı bulut oyuncularına kızgın: Bu tür mallar yapmak için 5,6 milyar ama yine de puan satın almak için medyayı mı arıyorsunuz?

Anshan Ulusal Oyunlar Masa Tenisi Ön Turnuva Rehberi!

Yerli otomobiller düzgün motorlar ve vites kutuları üretemez mi? Bu otomobil şirketi kendi markasına rahat bir nefes verdi

Tüm takım Zhang Yuning'den daha az değere sahip, ancak bu takım Avrupa Ligi'ndeki Avrupalı devleri devirdi ve takımın kaptanı hala bir Iraklı

Bu, Güney Kore'nin son oyun başyapıtı olarak biliniyor, üç yıldan sonra bu unvana layık mı?

Ding Ning çizgi roman yazıyor ve Ma Long erişte yemeyi seviyor. Çocukluğunuzda ne yaptınız?

Lao Wang aynı şeyi takip etti ve 7 koltuklu bir SUV satın aldı, ancak arabaya biner binmez mağdur oldu!

Ucuz ve güvenilir lidar geliyor olabilir! Luminar temel bileşenlerinin maliyeti 3 dolara düştü

Ulusal Oyunlar Eleme Turnuvası takım işaret listesi yayınlandı ve ağır sıklet çiftler kombinasyonları sık sık ortaya çıkıyor!

Audi, Mercedes-Benz, BMW ve ABB'nin ilk üçünü değiştirmek zor, öyleyse dördüncü kim olacak?