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深度學(xué)習(xí)算法可以在顯微鏡圖像中識(shí)別出各種細(xì)菌

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來源:中國生物技術(shù)網(wǎng)  中國科學(xué)院微生物研究所

顯微鏡是表征細(xì)胞和亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)的有力工具。雖然顯微鏡技術(shù)的進(jìn)步為在細(xì)菌的單細(xì)胞水平上定量和精確地測量形態(tài)和分子現(xiàn)象提供了巨大的希望,但對(duì)于顯微鏡圖像的定量分析仍然是一個(gè)挑戰(zhàn),因?yàn)樵S多細(xì)菌只能在可見光波長的范圍內(nèi)被顯現(xiàn)。

兩年前,科學(xué)家們開發(fā)出一種基于深度學(xué)習(xí)的分割方法,名為Cellpose,它可以從各種圖像類型中精確分割細(xì)胞,并且不需要模型重新訓(xùn)練或進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。然而,該方法仍受到獨(dú)立于細(xì)胞形態(tài)或光學(xué)特性方法的限制。

近日,發(fā)表在《Nature Methods》上的一項(xiàng)新研究中,來自華盛頓大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割算法——Omnipose。經(jīng)過大型細(xì)菌圖像數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練的Omnipose在描述和量化混合微生物培養(yǎng)物中的各種細(xì)菌方面表現(xiàn)良好,并消除了使用其前身工具Cellpose時(shí)可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。

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眾所周知,細(xì)菌除了身材微小以外,還具有多種形態(tài)。雖然普遍研究的細(xì)菌基本都近似于棒狀或球狀,但還有的細(xì)菌是其他形態(tài),如螺旋狀。此外,微流體裝置使研究人員可以捕捉細(xì)菌對(duì)抗生素等各種治療的反應(yīng),但在這一過程中通常能導(dǎo)致細(xì)菌產(chǎn)生不規(guī)則的形態(tài)。這些形態(tài)特性會(huì)使現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)工具很難從顯微圖像中判斷出存在哪些細(xì)菌。

在這項(xiàng)新研究中,該團(tuán)隊(duì)開發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割算法Omnipose。獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)輸出(例如距離場的梯度)允許Omnipose準(zhǔn)確分割現(xiàn)有算法(包括其前身 Cellpose)產(chǎn)生錯(cuò)誤的細(xì)胞。

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研究表明,Omnipose在混合細(xì)菌培養(yǎng)物、抗生素處理的細(xì)胞,以及細(xì)長或分支形態(tài)的細(xì)胞上實(shí)現(xiàn)了分割性能。此外,Omnipose在克服由于不同細(xì)菌的光學(xué)特性差異而造成的識(shí)別問題方面做得更出色。 該算法增強(qiáng)的細(xì)胞分割性能促進(jìn)了對(duì)微生物系統(tǒng)的獨(dú)特見解。

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Omnipose可以準(zhǔn)確識(shí)別中毒的大腸桿菌細(xì)胞

不過,在將擁擠的微生物群落3D樣本以2D方式再現(xiàn)時(shí),Omnipose還存在一些限制。例如,圖像中的元素重疊會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)覺效果。此外,當(dāng)細(xì)菌大小低于某個(gè)閾值時(shí),Omnipose很難檢測出來。

盡管如此,在分析快速生長的擬南芥根原始數(shù)據(jù)集中的細(xì)胞時(shí),Omnipose可以顯示出一些在3D樣本中優(yōu)于現(xiàn)有方法的優(yōu)勢。

雖然還存在一些缺點(diǎn),但是研究人員認(rèn)為,Omnipose可以是一種幫助解答細(xì)菌細(xì)胞生物學(xué)中各種問題的解決方案。

為了驗(yàn)證Omnipose是否也能成為其他依賴顯微鏡的生物科學(xué)甚至非生命科學(xué)領(lǐng)域的多功能工具,該團(tuán)隊(duì)嘗試用Omnipose對(duì)秀麗隱桿線蟲(C.elegans)的顯微鏡圖像進(jìn)行分析。C.elegans是遺傳學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、發(fā)育和微生物行為研究中一種重要的模式生物。C.elegans以細(xì)菌為食,如同一些細(xì)菌一樣,C. elegans也是線狀,可以自由扭曲成各種形態(tài)。

測試顯示,無論是伸展、收縮還是其他各種運(yùn)動(dòng),Omnipose都能識(shí)別出C.elegans。研究人員表示,這種能力在延時(shí)追蹤線蟲運(yùn)動(dòng)期間的神經(jīng)研究中可能會(huì)非常有用。

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目前,該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)公開了Omnipose的源代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型,還提供了關(guān)于安裝和使用Omnipose的完整文檔。

他們預(yù)計(jì),Omnipose在不同的細(xì)胞形態(tài)和模式下的**表現(xiàn),可能會(huì)從顯微鏡圖像中解鎖以前無法獲得的信息。Omnipose甚至可能會(huì)改變生物圖像分析的游戲規(guī)則。

論文鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41592-022-01639-4

Omnipose完整文檔:

https://omnipose.readthedocs.io/

原文章鏈接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1748128061482919192&wfr=spider&for=pc

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