近期，美國科學家開發了一種結合顯微鏡、生物化學和人工智能（AI）的技術——尺度集成細胞（MuSIC）技術，實現了直接從細胞顯微鏡圖像繪制細胞圖譜，從而發現了大量未知的胞內蛋白。研究成果發表在《Nature》期刊，標題為“A multi-scale map of cell structure fusing protein images and interactions”。

    細胞具有復雜的內部結構，研究人員通常采用顯微鏡成像或蛋白質生物物理關聯技術來研究細胞內部結構。其中，顯微成像可以觀察到微米級別的水平結構以及和細胞器相關的蛋白標志；生物物理關聯技術則可以找到蛋白與蛋白之間的相互作用和納米級的結構。然而，這兩種方法各自產生大量的數據集，且具有不同的質量和分辨率，通常需要分別處理。這項研究中，研究人員首次將這兩種方法的測量數據集結合在一起，利用AI深度學習直接從細胞顯微鏡圖像繪制細胞圖譜，形成多尺度整合細胞圖譜（multi-scale integrated cell 1.0，MuSIC 1.0）。MuSIC 1.0在人類腎細胞系HEK293的數據集中共獲取661種蛋白，并根據蛋白質間距離和相互聯系將其劃分為69個蛋白群，其中約一半是首次發現。

    這項研究整合不同尺度的細胞測量數據集，結合人工智能，發現了許多未知的胞內蛋白，為我們深入認識細胞內部結構提供了新的線索。

    論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-04115-9

    注：此研究成果摘自《Nature》期刊原文章，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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