【摘 要】
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<正>大概所有做过细胞荧光成像的人都不会同意这是个令人愉快的实验。从样品的准备到显微镜的调试,再到拍照区域的选择和成像,每个步骤都复杂繁琐,而且不能出错。不过,这个来
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<正>大概所有做过细胞荧光成像的人都不会同意这是个令人愉快的实验。从样品的准备到显微镜的调试,再到拍照区域的选择和成像,每个步骤都复杂繁琐,而且不能出错。不过,这个来自艾伦细胞科学研究所的"虚拟细胞"或许能够解决这些烦恼——计算机视觉研究员格雷格·约翰逊开发了一个深度学习神经网络,能够从未被标记的显微成像中识别出细胞解剖结构,并由此生成复杂的细胞模型。他希望在未来,这项技术能够节约研究人员在荧光蛋白标记实验上耗费的精力,大幅提高细胞生物学的研究效率。
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