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我國(guó)科研人員開發(fā)深度學(xué)習(xí)超分辨顯微成像方法并應(yīng)用于細(xì)胞器互作網(wǎng)絡(luò)研究
2021年03月02日 15:24:01 來(lái)源：生命科學(xué)部 點(diǎn)擊量：6024

在國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃“細(xì)胞器互作網(wǎng)絡(luò)及其功能研究”(批準(zhǔn)號(hào)：91754202)資助下，中國(guó)科學(xué)院生物物理研究所李棟研究員課題組與清華大學(xué)戴瓊海教授合作，從多個(gè)維度綜合分析了現(xiàn)有超分辨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于顯微圖像的超分辨性能，并將基于DFCAN深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)光超分辨顯微鏡系統(tǒng)(DFCAN-SIM)運(yùn)用于觀測(cè)線粒體內(nèi)脊、線粒體擬核、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、微絲骨架等細(xì)胞器的動(dòng)態(tài)互作新行為。相關(guān)成果以“超

【化工儀器網(wǎng) 科技前沿】
　　圖1：基于DFCAN和DFGAN結(jié)構(gòu)光超分辨重建活細(xì)胞內(nèi)的線粒體內(nèi)膜結(jié)構(gòu)(綠色)和內(nèi)質(zhì)網(wǎng)(紫紅色)，捕捉到線粒體在內(nèi)質(zhì)網(wǎng)與線粒體接觸位點(diǎn)線粒體融合的動(dòng)態(tài)過(guò)程
 
　　在國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃“細(xì)胞器互作網(wǎng)絡(luò)及其功能研究”(批準(zhǔn)號(hào)：91754202)資助下，中國(guó)科學(xué)院生物物理研究所李棟研究員課題組與清華大學(xué)戴瓊海教授合作，從多個(gè)維度綜合分析了現(xiàn)有超分辨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于顯微圖像的超分辨性能，并將基于DFCAN深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)光超分辨顯微鏡系統(tǒng)(DFCAN-SIM)運(yùn)用于觀測(cè)線粒體內(nèi)脊、線粒體擬核、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、微絲骨架等細(xì)胞器的動(dòng)態(tài)互作新行為。相關(guān)成果以“超分辨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于顯微圖像的超分辨性能綜合分析與方法發(fā)展(Evaluation and development of deep neural networks for image super-resolution in optical microscopy)”為題，于2021年1月21日在《Nature Methods》(《自然 方法學(xué)》)在線發(fā)表。
 
　　傳統(tǒng)的細(xì)胞生物學(xué)研究大多以靜態(tài)觀察為主，關(guān)注細(xì)胞器獨(dú)立執(zhí)行功能時(shí)的結(jié)構(gòu)和分子機(jī)制。近年來(lái)，隨著生物學(xué)研究方法的發(fā)展，特別是熒光顯微成像技術(shù)的進(jìn)步，越來(lái)越多的細(xì)胞生物學(xué)研究逐步揭示功能各異的細(xì)胞器之間通過(guò)不同細(xì)胞器間膜接觸(membrane contact)協(xié)同執(zhí)行生命活動(dòng)的新機(jī)制，而且細(xì)胞器互作的動(dòng)態(tài)變化對(duì)于維持細(xì)胞器的穩(wěn)態(tài)平衡、調(diào)控其動(dòng)態(tài)變化起著重要的作用。高分辨率條件下實(shí)時(shí)記錄并繪制細(xì)胞器動(dòng)態(tài)互作是精確揭示細(xì)胞器互作功能及其分子機(jī)制的基礎(chǔ)。這對(duì)目前的顯微成像技術(shù)提出了更高的要求，亟需發(fā)展適于對(duì)活細(xì)胞進(jìn)行多色高速超分辨成像的系統(tǒng)來(lái)推進(jìn)細(xì)胞器互作領(lǐng)域的研究。
 
　　李棟課題組在以往超分辨顯微系統(tǒng)研制的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步發(fā)展出多模態(tài)結(jié)構(gòu)光照明超分辨顯微鏡系統(tǒng)(Multimodality Structured Illumination Microscopy，Multi-SIM)，并與清華大學(xué)戴瓊海課題組合作采集了可用于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的高質(zhì)量公開數(shù)據(jù)集BioSR，并提出測(cè)評(píng)矩陣(assessmentmatrix)方法，從多個(gè)維度綜合分析了現(xiàn)有超分辨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于顯微圖像的超分辨性能，在此基礎(chǔ)上，課題組深度挖掘圖像超分辨過(guò)程中的頻域特征，提出了傅立葉域注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Fourier Channel Attention Network, DFCAN)。相較于其它超分辨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DFCAN可以在不同成像條件下實(shí)現(xiàn)優(yōu)的顯微圖像超分辨預(yù)測(cè)和結(jié)構(gòu)光超分辨圖像重建效果，依據(jù)測(cè)評(píng)矩陣結(jié)果，其優(yōu)越區(qū)域可以拓展至中、高信噪比成像條件，可在實(shí)際生物成像實(shí)驗(yàn)中替代現(xiàn)有超分辨成像方法，大大提升了深度學(xué)習(xí)超分辨成像方法的性能。
 
　　李棟課題組將基于DFCAN深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)光超分辨顯微鏡系統(tǒng)(DFCAN-SIM)成功運(yùn)用于觀測(cè)線粒體內(nèi)脊、線粒體擬核、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)等細(xì)胞器的動(dòng)態(tài)互作新行為。例如：在低激發(fā)功率的成像條件下對(duì)COS-7細(xì)胞中的線粒體內(nèi)膜和線粒體擬核進(jìn)行活細(xì)胞雙色成像，成像時(shí)程(>1000張超分辨圖像)達(dá)到傳統(tǒng)活細(xì)胞超分辨成像方法的10倍以上，并成功觀察到伴隨著線粒體內(nèi)脊形變的擬核分離和聚合現(xiàn)象，提示在動(dòng)物細(xì)胞內(nèi)，線粒體內(nèi)脊的形變可能調(diào)控著線粒體擬核的分布和形態(tài)。此外，他們還觀察到在活細(xì)胞中環(huán)形線粒體會(huì)在細(xì)胞質(zhì)流的推動(dòng)下進(jìn)行雙向旋轉(zhuǎn)，暗示動(dòng)物細(xì)胞一定程度上，也有與植物細(xì)胞類似的渦旋細(xì)胞質(zhì)流調(diào)節(jié)胞內(nèi)穩(wěn)態(tài)。這些新發(fā)現(xiàn)表明DFCAN-SIM能夠在更低信噪比成像條件下獲得與傳統(tǒng)超分辨顯微鏡技術(shù)媲美的成像效果，從而擴(kuò)大了傳統(tǒng)超分辨成像技術(shù)的適用范圍，并為超分辨光學(xué)顯微成像技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展開拓新的技術(shù)路徑。
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