國外新算法可生成蛋白質5D圖像揭示微小尺度下的生物學過程

美國圣路易斯華盛頓大學科研團隊開發出一種機器學習算法Deep-SMOLM，可生成蛋白質5D圖像，包括單個分子的方向和位置等信息。

實驗室的單分子成像經常存在因包含“斑點”或波動等情況導致圖像模糊的問題，該團隊借助Deep-SMOLM可分辨分子在三維空間中的方向以及在二維空間中的位置，即從有“噪音”的像素化圖像中提取出5個參數，使用顏色、曲率和方向來昭示數千個分子是如何相互連接的。該系統有助于更好地理解微小尺度的生物學過程，比如淀粉樣蛋白如何聚集形成等。相關研究成果發表于《光學快報》期刊。

注：本文摘自國外相關研究報道，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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