中國粉體網(wǎng)訊 中國科學(xué)院生物物理研究所蛋白質(zhì)科學(xué)研究平臺生物成像中心與中國科學(xué)院自動化研究所多模態(tài)人工智能系統(tǒng)實驗室合作,，以人工智能技術(shù)賦能原位結(jié)構(gòu)生物學(xué),，提出了一種基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的快速準確的顆粒挑選方法DeepETPicker。相關(guān)研究近日發(fā)表于《自然-通訊》,。

原位冷凍電鏡技術(shù)是原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究中的關(guān)鍵手段,。這一技術(shù)流程中的生物大分子的顆粒挑選，即定位識別是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),，但現(xiàn)有自動挑選方法的應(yīng)用受人工標注量大,、計算成本高和顆粒質(zhì)量不理想等多方面限制。

據(jù)介紹,，DeepETPicker僅需少量人工標注顆粒進行訓(xùn)練,，即可實現(xiàn)快速準確的三維顆粒自動挑選。DeepETPicker優(yōu)選簡化標簽來替代真實標簽,，并采用更高效的模型架構(gòu),、更豐富的數(shù)據(jù)增強技術(shù)和重疊分區(qū)策略來提升小訓(xùn)練集時模型的性能;為了提高顆粒定位的速度，DeepETPicker采用GPU加速的平均池化-非極大值抑制后處理操作,，與現(xiàn)有的聚類后處理方法相比挑選速度提升數(shù)十倍,。

在冷凍電子斷層掃描圖像中使用DeepETPicker挑選顆粒的整體工作流程

在6種定量指標全面評價顆粒挑選質(zhì)量的性能評估中,，DeepETPicker在仿真與真實數(shù)據(jù)集上均可實現(xiàn)快速準確的顆粒挑選，其綜合性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有的其他方法,，生物大分子結(jié)構(gòu)重建實現(xiàn)的分辨率也達到采用專家人工挑選顆粒進行結(jié)構(gòu)重建的水平,，進一步體現(xiàn)了DeepETPicker在原位高分辨率結(jié)構(gòu)解析中的實用價值。目前,，為方便用戶使用,，項目團隊推出了操作簡潔、界面友好的開源軟件以輔助用戶完成圖像預(yù)處理,、顆粒標注,、模型訓(xùn)練與推理等操作。

(中國粉體網(wǎng)編輯整理/昧光)

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