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【環(huán)球網(wǎng)科技綜合報(bào)道】3月12日消息，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所多模態(tài)人工智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室楊戈團(tuán)隊(duì)與中國(guó)科學(xué)院生物物理研究所蛋白質(zhì)科學(xué)研究平臺(tái)生物成像中心孫飛團(tuán)隊(duì)合作，以人工智能技術(shù)賦能原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)，提出了一種基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的快速準(zhǔn)確顆粒挑選方法DeepETPicker。

據(jù)悉，相關(guān)研究以《DeepETPicker：基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的快速準(zhǔn)確三維冷凍電子斷層掃描圖像粒子自動(dòng)檢測(cè)器》(DeepETPicker: Fast and accurate 3D particle picking for cryo-electron tomography using weakly supervised deep learning)為題發(fā)表于《自然·通訊》（Nature Communications）。

生物大分子（如蛋白質(zhì)）的結(jié)構(gòu)與功能會(huì)隨著細(xì)胞生理狀態(tài)的變化不斷進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)是在接近自然生理狀態(tài)下研究生物大分子結(jié)構(gòu)和功能的科學(xué)，而原位冷凍電鏡技術(shù)（cryo-electron tomography, Cryo-ET）以其高分辨率和在接近生理?xiàng)l件下觀察樣品的特點(diǎn)，成為原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究中的關(guān)鍵手段。原位冷凍電鏡的技術(shù)流程涉及樣品制備、數(shù)據(jù)采集、電子斷層重建、顆粒挑選、粒子平均等多個(gè)步驟。生物大分子的顆粒挑選，即定位識(shí)別，是其中一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。受限于Cryo-ET圖像的極低信噪比和重建偽影等因素，成千上萬個(gè)目標(biāo)顆粒的手動(dòng)挑選極為耗時(shí)費(fèi)力，現(xiàn)有自動(dòng)挑選方法的應(yīng)用受到人工標(biāo)注量高、計(jì)算成本高和顆粒質(zhì)量不理想等多方面限制。

DeepETPicker僅需要少量人工標(biāo)注顆粒進(jìn)行訓(xùn)練即可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確三維顆粒自動(dòng)挑選。為降低對(duì)人工標(biāo)注量的需求，DeepETPicker優(yōu)選簡(jiǎn)化標(biāo)簽來替代真實(shí)標(biāo)簽，并采用了更高效的模型架構(gòu)、更豐富的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)和重疊分區(qū)策略來提升小訓(xùn)練集時(shí)模型的性能；為提高顆粒定位的速度，DeepETPicker采用圖形處理器（GPU）加速的平均池化-非極大值抑制（MP-NMS, mean pooling and non-maximum suppression）后處理操作，與現(xiàn)有的聚類后處理方法相比提升挑選速度數(shù)十倍。此外，為方便用戶使用，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)推出了操作簡(jiǎn)潔、界面友好的開源軟件（圖1）以輔助用戶完成圖像預(yù)處理、顆粒標(biāo)注、模型訓(xùn)練與推理等操作。

使用DeepETPicker從冷凍電子斷層掃描圖像中挑選顆粒的整體工作流程如圖2所示，包括訓(xùn)練階段（圖2a-c）和推理階段（圖2e-g）。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備階段，研究人員優(yōu)選了弱標(biāo)簽TBall-M來代替真實(shí)掩模以減輕人工標(biāo)注負(fù)擔(dān)，并在模型架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，引入坐標(biāo)卷積（coordinated convolution）和圖像金字塔（image pyramid inputs）到3D-ResUNet的分割架構(gòu)中以提高定位的準(zhǔn)確性。在模型推理階段，DeepETPicker采用重疊斷層圖分區(qū)策略（OT, overlap-tile），避免了由于邊緣體素分割精度不佳而產(chǎn)生的負(fù)面影響，進(jìn)而結(jié)合MP-NMS操作加速了顆粒中心定位過程。

研究團(tuán)隊(duì)將DeepETPicker與目前性能最優(yōu)的顆粒挑選方法在多種冷凍電子斷層掃描數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了性能評(píng)估對(duì)比，采用六個(gè)定量指標(biāo)全面評(píng)價(jià)顆粒挑選的質(zhì)量（圖3）：精確率-召回率（Precision-Recall）、F1-分?jǐn)?shù)（F1-score）、對(duì)數(shù)似然概率貢獻(xiàn)度（Log-likelihood Contribution）、最大值概率（maximum value probability）、RH分辨率（Rosenthal-Henderson resolution）、全局分辨率。結(jié)果表明，DeepETPicker在仿真與真實(shí)數(shù)據(jù)集上均可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的顆粒挑選，其綜合性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有的其他方法，生物大分子結(jié)構(gòu)重建達(dá)到的分辨率也達(dá)到采用專家人工挑選顆粒進(jìn)行結(jié)構(gòu)重建同樣的水平，這進(jìn)一步體現(xiàn)了DeepETPicker在原位高分辨率結(jié)構(gòu)解析中的實(shí)用價(jià)值。DeepETPicker將為采用原位冷凍電鏡技術(shù)的原位結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究提供有力的支持。