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使用CryoET開(kāi)展細(xì)胞膜的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)可視化時(shí)，由固有 缺少契形 難題所引起的各種各樣屏幕分辨率一直以來(lái)一直是一個(gè)考驗(yàn)。為了能解決這些問(wèn)題，該精英團(tuán)隊(duì)研發(fā)了IsoNet，這是一個(gè)根據(jù)迭代更新自監(jiān)督深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的程序包。

應(yīng)用轉(zhuǎn)動(dòng)的cryoET斷層掃描3D復(fù)建數(shù)據(jù)信息做為測(cè)試集，他的優(yōu)化算法可以對(duì)cryoET數(shù)據(jù)信息實(shí)行缺少邊沿校準(zhǔn)。與此同時(shí)，向IsoNet加上去噪全過(guò)程，容許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與此同時(shí)修復(fù)遺失的信息及去噪層析3D數(shù)據(jù)。

根據(jù)對(duì)脫鐵鐵蛋白和核糖體的仿真模擬子斷塊圖開(kāi)展IsoNet復(fù)建，該精英團(tuán)隊(duì)贏得了與畫(huà)面質(zhì)量原子模型相當(dāng)結(jié)論。也對(duì)未熟的HIV衣殼、微絨毛旁桿和培養(yǎng)細(xì)胞的神經(jīng)元突觸的斷層掃描3D數(shù)據(jù)展開(kāi)了復(fù)建，全部這都形成了讓人印象深刻得到的結(jié)果。

值得關(guān)注的是，使用IsoNet復(fù)建神經(jīng)元突觸的斷塊圖后，一般包括很多蛋白、膜細(xì)胞結(jié)構(gòu)、細(xì)胞骨架等繁雜構(gòu)造，囊泡、膜蛋白、微管、微絲、細(xì)胞斷塊3D信息內(nèi)容膜蛋白質(zhì)物質(zhì)都獲得了非常好的修復(fù)。

IsoNet公布后導(dǎo)致了許多探討，在其中一個(gè)重要的探討是IsoNet如何做到missing-wedgecorrection。一個(gè)最主要的推論是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在練習(xí)環(huán)節(jié)中可以學(xué)到3D室內(nèi)空間不同的角度的蛋白等生物結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，并把這些數(shù)據(jù)填補(bǔ)到缺乏的契形方位，類(lèi)似單顆粒冷凍光學(xué)顯微鏡的3D均值.