基于深度学习的cryoET数据处理算法
中国科学技术大学、中国科学院深圳先进技术研究院双聘教授毕国强团队，与美国加州大学洛杉矶分校周正洪教授合作，开发了一套基于深度学习的cryoet数据处理算法和软件isonet，有效解决了cryoet成像中的缺失锥效应和低信噪比问题，相关研究成果以isotropic reconstruction for electron tomography with deep learning为题于2022年10月29日发表在nature communications.
研究人员搭建了一套迭代优化的自监督深度学习人工网络算法，并以旋转处理后的cryoet断层三维重构数据自身为训练集，实现了对cryoet断层三维重构数据的缺失锥矫正。同时，在isonet算法的流程中，加入降噪过程，使得同一个人工神经网络可以同时对断层三维重构数据进行缺失信息补全和降噪处理。
图1.基于深度学习进行cryoet成像数据缺失锥矫正与降噪的基本原理与流程 利用isonet算法对模拟缺失锥的铁蛋白(apoferritin)与核糖体(ribosome)的三维结构分别进行处理，处理后的结果能够与低分辨的原子模型相媲美。同时对真实的hiv病毒粒子（immaturehivcapsid）、副鞭毛杆（the paraflagellar rod）以及培养神经细胞中突触（neuronalsynapse）的断层三维重构数据进行处理，均得到了非常好的效果。尤其值得关注的是，在利用isonet算法对神经突触这种典型包含大量蛋白、膜性细胞器与细胞骨架等复杂结构的细胞水平厚样品的断层三维重构图像进行处理后，突触中囊泡、线粒体、微管、微丝、细胞膜以及蛋白复合物的三维结构信息均得到了很好的恢复。
图2.利用isonet算法对神经突触cryoet三维重构数据进行处理前后的效果,以及对isonet算法处理后神经突触中超微结构基于真实电子密度的三维可视化渲染
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