BESSY II的高亮度X射线能够生成空间分辨率低至几十纳米的微观图像，允许对整个细胞体积进行检查，而无需复杂的样品准备过程，如电子显微镜所需的那样。在X射线显微镜下，细小的细胞器及其精细的结构和膜边界得以清晰呈现，甚至可以在三维空间中观察。
这使得低温X射线断层扫描成为研究细胞结构变化的理想工具，尤其是那些由外部刺激引起的变化。然而，目前对三维层析成像的评估仍然依赖于人工和劳动密集型的数据分析。为了解决这一问题，计算机科学家Frank No博士与细胞生物学家Helge Ewers教授（均来自柏林自由大学）领导的团队，正在与HZB的X射线显微镜部门展开合作。
计算机科学团队开发了一种新型自学习算法，这种基于人工智能的分析方法能够自动检测亚细胞结构，从而加速三维X射线数据集的定量分析。生物样品的内部三维图像是在BESSY II的U41光束线上获取的。
HZB的X射线显微镜专家Stephan Werner博士表示：“在这项研究中，我们展示了基于人工智能的细胞体积分析的工作原理，所用的样本是具有丝状足的哺乳动物细胞培养物。”哺乳动物细胞的结构复杂，包含多种不同的细胞器，每种细胞器承担着不同的功能。丝状足是细胞膜的突出部分，主要用于细胞的迁移。
“在低温X射线显微镜下，细胞样本首先被迅速冲击冷冻，以防止细胞内形成冰晶。这使得细胞几乎保持在自然状态，从而使我们能够研究细胞内部和外部因素对其结构的影响，”Werner解释道。
“我们的研究引起了专家们的极大关注，”来自柏林自由大学的第一作者迈克尔·戴尔表示。神经网络在短时间内能够准确识别约70%的现有细胞特征，从而快速评估数据集。Dyhr补充道：“未来，我们可以利用这种新的分析方法，更快速、更可靠地研究细胞对纳米颗粒、病毒或致癌物等环境因素的反应。”
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希望本篇文章《定量分析人工智能细胞器》能对你有所帮助！
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