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摘要生物大分子的結(jié)構(gòu)與功能隨著細(xì)胞生理狀態(tài)的變化而不斷進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)是在接近自然生理狀態(tài)下研究生物大分子結(jié)構(gòu)和功能的科學(xué)。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】生物大分子的結(jié)構(gòu)與功能隨著細(xì)胞生理狀態(tài)的變化而不斷進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)是在接近自然生理狀態(tài)下研究生物大分子結(jié)構(gòu)和功能的科學(xué)。原位冷凍電鏡技術(shù)(Cryo-ET)以高分辨率和在接近生理條件下觀察樣品的特點,成為原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究的關(guān)鍵手段。原位冷凍電鏡的技術(shù)流程涉及樣品制備、數(shù)據(jù)采集、電子斷層重建、顆粒挑選、粒子平均等步驟。生物大分子的顆粒挑選即定位識別是關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。受限于Cryo-ET圖像的極低信噪比和重建偽影等因素,成千上萬個目標(biāo)顆粒的手動挑選耗時費力。而現(xiàn)有自動挑選方法的應(yīng)用受到人工標(biāo)注量高、計算成本高和顆粒質(zhì)量不理想等方面的限制。
 
  3月7日,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),提出了基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的快速準(zhǔn)確顆粒挑選方法——DeepETPicker。相關(guān)研究成果以DeepETPicker: Fast and accurate 3D particle picking for cryo-electron tomography using weakly supervised deep learning為題,發(fā)表在《自然-通訊》(Nature Communications)上。
 
  DeepETPicker僅需少量人工標(biāo)注顆粒進(jìn)行訓(xùn)練,即可實現(xiàn)快速準(zhǔn)確三維顆粒自動挑選。為了降低人工標(biāo)注量的需求,DeepETPicker優(yōu)選簡化標(biāo)簽來替代真實標(biāo)簽,并采用更高效的模型架構(gòu)、更豐富的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)和重疊分區(qū)策略以提升小訓(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提升了挑選速度數(shù)十倍。為方便用戶使用,該團(tuán)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(biāo)注、模型訓(xùn)練與推理等操作。
 
  科研人員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,包括訓(xùn)練階段和推理階段。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備階段,研究優(yōu)選了弱標(biāo)簽TBall-M來代替真實掩模以減輕人工標(biāo)注負(fù)擔(dān)。在模型架構(gòu)的設(shè)計方面,研究引入坐標(biāo)卷積和圖像金字塔到3D-ResUNet的分割架構(gòu)以提高定位的準(zhǔn)確性。在模型推理階段,DeepETPicker采用重疊斷層圖分區(qū)策略,避免了因邊緣體素分割精度不佳而產(chǎn)生的負(fù)面影響,進(jìn)而結(jié)合MP-NPMS操作加速了顆粒中心定位過程。
 
  該研究在多種冷凍電子斷層掃描數(shù)據(jù)集上,將DeepETPicker與目前性能最優(yōu)的顆粒挑選方法進(jìn)行性能評估對比,采用六個定量指標(biāo)全面評價顆粒挑選的質(zhì)量。結(jié)果表明:DeepETPicker在仿真數(shù)據(jù)集與真實數(shù)據(jù)集上均可實現(xiàn)快速準(zhǔn)確的顆粒挑選,且綜合性能優(yōu)于現(xiàn)有的其他方法;生物大分子結(jié)構(gòu)重建得到的分辨率達(dá)到采用專家人工挑選顆粒進(jìn)行結(jié)構(gòu)重建的同樣水平。這體現(xiàn)了DeepETPicker在原位高分辨率結(jié)構(gòu)解析中的實用價值。DeepETPicker有望為采用原位冷凍電鏡技術(shù)的原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究提供支持。
 
  研究工作得到中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(B類)、國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃等的支持。相關(guān)技術(shù)已獲得中國發(fā)明專利授權(quán)。
 
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

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