近期，美國科學(xué)家開發(fā)了一種結(jié)合顯微鏡、生物化學(xué)和人工智能（AI）的技術(shù)——尺度集成細胞（MuSIC）技術(shù)，實現(xiàn)了直接從細胞顯微鏡圖像繪制細胞圖譜，從而發(fā)現(xiàn)了大量未知的胞內(nèi)蛋白。研究成果發(fā)表在《Nature》期刊，標題為“A multi-scale map of cell structure fusing protein images and interactions”。

    細胞具有復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，研究人員通常采用顯微鏡成像或蛋白質(zhì)生物物理關(guān)聯(lián)技術(shù)來研究細胞內(nèi)部結(jié)構(gòu)。其中，顯微成像可以觀察到微米級別的水平結(jié)構(gòu)以及和細胞器相關(guān)的蛋白標志；生物物理關(guān)聯(lián)技術(shù)則可以找到蛋白與蛋白之間的相互作用和納米級的結(jié)構(gòu)。然而，這兩種方法各自產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)集，且具有不同的質(zhì)量和分辨率，通常需要分別處理。這項研究中，研究人員首次將這兩種方法的測量數(shù)據(jù)集結(jié)合在一起，利用AI深度學(xué)習(xí)直接從細胞顯微鏡圖像繪制細胞圖譜，形成多尺度整合細胞圖譜（multi-scale integrated cell 1.0，MuSIC 1.0）。MuSIC 1.0在人類腎細胞系HEK293的數(shù)據(jù)集中共獲取661種蛋白，并根據(jù)蛋白質(zhì)間距離和相互聯(lián)系將其劃分為69個蛋白群，其中約一半是首次發(fā)現(xiàn)。

    這項研究整合不同尺度的細胞測量數(shù)據(jù)集，結(jié)合人工智能，發(fā)現(xiàn)了許多未知的胞內(nèi)蛋白，為我們深入認識細胞內(nèi)部結(jié)構(gòu)提供了新的線索。

    論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-04115-9

    注：此研究成果摘自《Nature》期刊原文章，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場，僅供參考。

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