清華大學與中科院團隊合作開發(fā)新型智能顯微成像技術
提出了一套合理化深度學習顯微成像技術框架，將光學成像模型及物理先驗與神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計相融合，合理化網(wǎng)絡訓練、預測過程，從而實現(xiàn)了高性能、高保真的顯微圖像去噪與超分辨重建。
 合理化深度學習超分辨顯微成像方法能夠適用于包括二維/三維結構光照明顯微鏡（2D/3D-SIM）、晶格光片顯微鏡（LLSM）等在內(nèi)的多種顯微成像模態(tài)，提供高分辨率、高保真的顯微圖像重建性能，相較于傳統(tǒng)方法大幅提升成像時程和速度。借助合理化深度學習超分辨成像技術，研究團隊進行了諸多過去的成像手段無法開展的超分辨活體成像實驗，包括以下五項實驗。 對滴落在玻片上的U2OS細胞貼壁生長過程進行了雙色、長時程（1小時以上）、超分辨（97nm分辨率）觀測，清晰、真實地記錄了細胞粘附和遷移的動力學現(xiàn)象，而不會干擾這一漫長、脆弱的生命過程；對高速擺動纖毛以當前最快的684Hz成像速率進行了長達60,000個時間點的連續(xù)超分辨觀測，過程中無明顯光漂白或細胞活性損傷；同時對擺動纖毛及纖毛內(nèi)轉運蛋白（IFT）進行了超快、超分辨雙色成像，首次揭示了IFT在行進途中碰撞、重組、掉頭等多種新行為；通過對與DNA結合的循環(huán)GMP-AMP合成酶（cGAS-DNA）與內(nèi)質(zhì)網(wǎng)（ER）進行雙色、長時程、超分辨成像，觀測到cGAS-DNA在保持與內(nèi)質(zhì)網(wǎng)持續(xù)接觸過程中的定向運動、轉向或擴散等行為，拓展了對膜性細胞器與無膜細胞器相互作用機制的認知；對HeLa 細胞分裂過程中的核仁磷酸蛋白（NPM1）、RNA聚合酶I亞基RPA49以及染色質(zhì)（H2B）進行超長時程（12秒采集間隔，2.5小時以上）的三維超分辨活體成像，首次實現(xiàn)了對完整有絲分裂過程中核仁磷酸蛋白與RPA49兩種結構形態(tài)變化的三維超分辨活體連續(xù)觀測，揭示了細胞有絲分裂過程中核仁形成以及核仁磷酸蛋白、RPA49兩種無膜亞細胞結構的相變、互作規(guī)律；以10Hz的全細胞體成像幀率對高爾基體進行了長達10,000時間點的連續(xù)拍攝，并實現(xiàn)了對完整細胞分裂過程內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、溶酶體、線粒體等亞細胞結構的三色、高速（秒量級）、超長時程（小時量級，>1000個時間點）三維觀測，深入探究了細胞有絲分裂過程中細胞器在子代細胞中的均勻分配機制。 近日，上述成果在《自然·生物技術》（Nature Biotechnology）期刊發(fā)表題為“基于合理化深度學習超分辨顯微成像的快速、長時程活體亞細胞過程觀測”（Rationalized deep learning super-resolution microscopy for sustained live imaging of rapid subcellular processes）的論文�！蹲匀弧ど锛夹g》雜志以封面文章的形式對這一研究成果進行報道，同時發(fā)表了《研究簡述》（Research Briefing）文章對其重點介紹。 清華大學自動化系博士后喬暢，中國科學院生物物理所正高級工程師李迪、助理研究員劉勇、張思微為該論文共同第一作者，清華大學自動化系教授戴瓊海，中國科學院生物物理所研究員李棟和霍華德休斯醫(yī)學研究所研究員詹妮弗·利平科特-施瓦茨（Jennifer Lippincott-Schwartz）為共同通訊作者。 該研究得到國家自然科學基金委、科技部、中國科學院、中國博士后科學基金、騰訊“科學探索獎”、清華大學“水木學者”計劃的資助。 論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01471-3 |
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