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【環(huán)球網(wǎng)科技綜合報道】3月12日消息，中國科學院自動化研究所多模態(tài)人工智能系統(tǒng)實驗室楊戈團隊與中國科學院生物物理研究所蛋白質(zhì)科學研究平臺生物成像中心孫飛團隊合作，以人工智能技術(shù)賦能原位結(jié)構(gòu)生物學，提出了一種基于弱監(jiān)督深度學習的快速準確顆粒挑選方法DeepETPicker。

據(jù)悉，相關(guān)研究以《DeepETPicker：基于弱監(jiān)督深度學習的快速準確三維冷凍電子斷層掃描圖像粒子自動檢測器》(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)與功能會隨著細胞生理狀態(tài)的變化不斷進行動態(tài)調(diào)整。原位結(jié)構(gòu)生物學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，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條件下觀察樣品的特點，成為原位結(jié)構(gòu)生物學研究中的關(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、粒子平均等多個步驟。生物大分子的顆粒挑選，即定位識別，是其中一個關(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，成千上萬個目標顆粒的手動挑選極為耗時費力，現(xiàn)有自動挑選方法的應用受到人工標注量高、計算成本高和顆粒質(zhì)量不理想等多方面限制。

DeepETPicker僅需要少量人工標注顆粒進行訓練即可實現(xiàn)快速準確三維顆粒自動挑選。為降低對人工標注量的需求，DeepETPicker優(yōu)選簡化標簽來替代真實標簽，并采用了更高效的模型架構(gòu)、更豐富的數(shù)據(jù)增強技術(shù)和重疊分區(qū)策略來提升小訓練集時模型的性能；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，項目團隊推出了操作簡潔、界面友好的開源軟件（圖1）以輔助用戶完成圖像預處理、顆粒標注、模型訓練與推理等操作。

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，包括訓練階段（圖2a-c）和推理階段（圖2e-g）。在訓練數(shù)據(jù)的準備階段，研究人員優(yōu)選了弱標簽TBall-M來代替真實掩模以減輕人工標注負擔，并在模型架構(gòu)設(shè)計方面，引入坐標卷積（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)生的負面影響，進而結(jié)合MP-NMS操作加速了顆粒中心定位過程。

研究團隊將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)集上進行了性能評估對比，采用六個定量指標全面評價顆粒挑選的質(zhì)量（圖3）：精確率-召回率（Precision-Recall）、F1-分數(shù)（F1-score）、對數(shù)似然概率貢獻度（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在仿真與真實數(shù)據(jù)集上均可實現(xiàn)快速準確的顆粒挑選，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)重建達到的分辨率也達到采用專家人工挑選顆粒進行結(jié)構(gòu)重建同樣的水平，這進一步體現(xiàn)了DeepETPicker在原位高分辨率結(jié)構(gòu)解析中的實用價值。DeepETPicker將為采用原位冷凍電鏡技術(shù)的原位結(jié)構(gòu)生物學研究提供有力的支持。