2020-03-13 23:39:01
研究揭示了抗生素抗性如何在头等大事超级细菌中进化和传播

新的显微镜技术在生物细胞的显微照片中发现了以前隐藏的信息.jpg

一种与机器学习相结合的新成像方法,可以在生物细胞的显微照片中发现先前隐藏的信息,从而揭示基因表达水平的定量信息。

格拉斯哥大学的詹姆斯·瓦特工程学院和计算机科学学院的研究人员在今天发表在《自然通讯》上的一篇论文中描述了他们如何将图像分析和机器学习作为一种直接确定单细胞基因活性的工具。

几个世纪以来,显微镜一直是了解生物细胞结构和行为的最重要工具之一。但是,它仅限于物理上可能看到的东西,并且主要用于描述尺寸,形状和结构。要了解潜在的基因表达活性,还需要其他技术,例如聚合酶链反应。

在这里,研究小组使用详细的图像分析来提取1000多个数学值,以描述每个被分析的细胞,通常称为形态计量描述符。将这些值放在一起,可以“教”计算机形态计量值与实际基因表达水平之间的关系。

这种方法与移动电话和自动驾驶汽车等设备中已经使用的“机器视觉”类型相似。在那些设备中,算法能够基于大量的训练数据来识别对象。在研究小组的新论文中,他们的技术使他们不仅可以区分不同类型的细胞,还可以直接预测每个细胞中的基因活性。

格拉斯哥大学的生物医学工程学教授尼古拉·加德加德(Nikolaj Gadegaard)说:“我一直认为,我们多年来收集的显微照片中有很多信息。借助现代计算科学技术,我们现在看到的确是很小的变化基因组中的蛋白质直接反映在细胞中。”

这种技术可以为从显微镜数据中提取比现在更多的信息铺平道路。

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