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        人工智能輔助單分子細胞的自動監(jiān)測
        
			
        
				2018-11-19 13:11:16
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			  來源：互聯(lián)網
			
        
		
        
				
		
        
			
        理解細胞內分子行為的機制,或藥物的影響,這將是理想的能夠跟蹤單個分子,包括他們的細胞中的位置和修改他們接受當細胞變化的條件。然而,這已經證明困難與現(xiàn)有技術,尤其是考慮到所需的時間來執(zhí)行這樣的監(jiān)控。
        

        人工智能輔助單分子細胞的自動監(jiān)測
        

        大阪大學的一個研究小組集中,與日本理化學研究所合作,已經開發(fā)出一種系統(tǒng),可以通過自動尋找克服這些困難,聚焦、成像和跟蹤活細胞內單分子。研究小組表明,這種方法可以分析成千上萬的單分子數(shù)以百計的細胞在短時間內,提供可靠的數(shù)據(jù)的狀態(tài)和動態(tài)感興趣的分子。
        

        發(fā)展的這種方法,在《自然通訊》雜志上報道,該團隊使用一個基于人工智能的系統(tǒng),包括訓練神經網絡學習樣本正確關注和自動搜索細胞,其次是單一熒光標記分子的跟蹤與全內反射熒光顯微鏡。
        

        受體的團隊測試了這個系統(tǒng)叫做表皮生長因子受體的蛋白質,這是或多或少的自由移動沿等離子體膜的表達取決于它經歷了一定的修改。他們的研究結果表明,該系統(tǒng)可以區(qū)分修改和nonmodifying條件通過跟蹤單一受體膜的運動。
        

        我們使用我們的系統(tǒng)獲得的結果來計算藥理參數(shù),如反映藥物的功效和分子擴散的速度遠離他們的初始位置,“通訊作者Masashiro來自大阪大學的建筑師說。“早些研究中獲得的值匹配發(fā)現(xiàn)使用傳統(tǒng)的勞動密集型的方法,支持這個系統(tǒng)的價值。”
        

        “這種方法的主要優(yōu)點是,配體和抑制劑的影響可以在單分子水平量化目標,”建筑師補充道。“這種方法提供的自動化意味著大量的目標暴露于這種分子可以以低成本,提高結果的可靠性。”
        

        未來的工作,團隊希望將該系統(tǒng)應用于監(jiān)測單分子在細胞的其他地方,比如在細胞核和細胞器,使用其他光學顯微鏡。系統(tǒng)也應該適用可靠的全基因組篩查和臨床藥理試驗。
        
			

			
          
        
			
        
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