細胞分裂是生物生長和修復的重要過程。細胞生物學家通過觀察染色體——包含生物體遺傳物質(zhì)的 DNA 結構——來追蹤這一過程。顯微鏡技術和自動化技術的進步使研究人員能夠在短時間內(nèi)拍攝出更好的染色體圖像。然而，他們的分析仍然主要是手動完成的，這通常是一項乏味的任務。對于植物來說尤其如此，它們在染色體大小和數(shù)量上表現(xiàn)出巨大的差異。
現(xiàn)在，在最近發(fā)表在Chromosome Research的一項研究中，來自的研究人員采取了不同的方法。在岡山大學 Kiyotaka Nagaki 副教授的帶領下，他們使用深度學習人工智能 (AI) 對幾種植物物種的染色體圖像進行了分類。雖然這本身并不是什么新鮮事，但有趣的是，該團隊已經(jīng)表明，即使是非專家也可以輕松使用 AI。
這是如何實現(xiàn)的?Nagaki 博士解釋說：“使用 AI 對圖像進行分類通常需要高水平的計算機知識。我們所做的是在 McIntosh 計算機上使用適合我們自己的圖像樣本的 CreateML 應用程序構建 AI 模型。此外，人工智能可以被訓練成為一個定制的圖像分類器，用于適合自己目的的任何圖像。”
該團隊使用染色體圖像來訓練深度學習模型，以檢測細胞正在經(jīng)歷“有絲分裂”的圖像或圖像部分，這是一個單個細胞分裂成兩個相同子細胞的過程。他們根據(jù)模型正確分類的細胞數(shù)量，用測試圖像估計其檢測精度。
接下來，該團隊使用包含來自訓練期間未使用的植物物種的有絲分裂細胞的圖像對模型進行測試。令他們高興的是，這些模型正確地區(qū)分了這些圖像中的有絲分裂細胞。此外，該技術也適用于組織切片中的細胞和不同的細胞分裂過程。
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