Partikelplockning är ett tidskrävande steg i en partikelanalys och kräver ofta betydande ingrepp från användare, vilket har blivit en flaskhals för framtida automatiserad elektronkryomikroskopi (cryo-EM). Här rapporterar vi en ram för djupt lärande, kallad DeepPicker, för att ta itu med detta problem och fylla de nuvarande luckorna mot en helt automatiserad kryo-EM-rörledning. DeepPicker använder en ny cross-molecule utbildningsstrategi för att fånga gemensamma egenskaper hos partiklar från tidigare analyserade mikrografer, och därför inte kräver någon mänsklig intervention under partikelplockning. Tester av de nyligen publicerade kryo-EM-data från tre komplex har visat att vårt system med djupinlärning kan lyckas med partikelplockningsprocessen på mänsklig nivå och identifiera ett tillräckligt antal partiklar som är jämförbara med dem manuellt av mänskliga experter. Dessa resultat indikerar att DeepPicker kan ge ett praktiskt användbart verktyg för att avsevärt minska den tid och manuella ansträngning som spenderas i en partikelanalys och därmed avsevärt underlätta högupplösande kryo-EM strukturbestämning.
DeepPicker REF är ett helt automatiserat partikelplockningsprogram baserat på djupa neurala nätverk.
DeepPicker: a Deep Learning Approach for Fully Automated Particle Picking in Cryo-EM
{'venue': 'Journal of structural biology', 'journal': 'Journal of structural biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}