深度学习以最佳纳米尺度分辨率解决重叠单个分子的3D方向和2D位置，生成蛋白质图片...

编辑 | 萝卜皮

偶极扩散函数 (DSF) 工程重塑了显微镜的图像，可以最大限度地提高测量偶极状发射器 3D 方向的灵敏度。然而，严重的泊松散粒噪声、重叠图像以及同时拟合高维信息（包括方向和位置）使单分子定向定位显微镜（SMOLM）中的图像分析变得非常复杂。

在这里，华盛顿大学的研究人员报告了一种基于深度学习的估计器，称为 Deep-SMOLM，它在理论极限的 3% 内实现了卓越的 3D 方向和 2D 位置测量精度（3.8° 方向、0.32 sr 摆动角和 8.5 nm 横向位置，使用 1000 个检测到的光子）。

Deep-SMOLM 还展示了对发射器重叠图像的最新估计性能，例如，发射器相隔 139 nm 的 Jaccard 指数为 0.95，对应于 43% 的图像重叠。Deep-SMOLM 从包含高度重叠的 DSF 的图像中以比迭代估计器快约 10 倍的速度准确地重建模拟生物纤维和实验淀粉样蛋白原纤维的 5D 信息。

该研究以「Deep-SMOLM: deep learning resolves the 3D orientations and 2D positions of overlapping single molecules with optimal nanoscale resolution」为题，于 2022 年 9 月 26 日发布在《Optics Express》。

单分子定向定位显微镜（SMOLM）是一种通用工具，用于可视化生物分子之间的相互作用及其所产生结构的结构；它以纳米级分辨率同时测量单个荧光分子的 3D 方向和位置。研究人员已经使用分子取向来阐明淀粉样蛋白聚集体的结构、肌动蛋白丝中蛋白质的组织，以及胆固醇引起的脂质膜极性和流动性的变化。

为了在单分子（SM）成像中有效使用有限的光子预算，必须设计偶极子扩展函数（DSF），即光学显微镜点扩展函数的矢量扩展，以编码有关分子 3D 方向的附加信息。然而，同时估计发射器的 3D 方向和位置具有挑战性，因为（1）很难在 5 维空间（3D 方向、摆动、2D 位置）中估计 SM 参数而不陷入由严重的泊松散粒噪声引发的局部最小值；（2）工程 DSF 具有较大的足迹，导致 SM 图像频繁重叠；以及（3）当大型 DSF 将光子散布在许多相机像素上时，暗发射器很难检测到。

为了估计 SM 方向，现有技术将嘈杂的实验图像与预先计算的采样 DSF 库进行匹配，或者使用成像系统的模型构建参数拟合。这些方法要么遭受（1) 由于有限采样和/或 DSF 近似而导致精度降低或（2) 在缓慢的迭代优化过程中计算负担过重。

此外，估计图像重叠的暗淡 SM 的参数极具挑战性。用于测量方向的早期神经网络仅限于包含一个发射器的图像。最近，DeepSTORM3D 和 DECODE 已被开发用于估计单个分子的 3D 位置，即使对于图像重叠的高密度发射器也是如此。然而，仍然缺少能够从密集发射器的重叠图像进行高维估计的技术，即测量五个或更多参数。

在这里，华盛顿大学的研究人员展示了一种基于深度学习的估计器，称为 Deep-SMOLM，用于从实现工程化偶极子扩展功能的显微镜中同时估计单个分子的 3D 方向和 2D 位置。与传统的优化方法相比，Deep-SMOLM 对 3D 方向和 2D 位置均实现了卓越的估计精度，平均在最佳精度的 3 以内（图 2（b-d））。通常，为高维估计设计损失函数并特别是在多个参数之间平衡权重总是具有挑战性的。

图示：使用 Deep-SMOLM 估计单分子 (SM) 的 3D 方向和 2D 位置。（来源：论文）

研究人员将 Deep-SMOLM 的卓越性能归因于从嘈杂的 SM 图像中估计亮度加权定向二阶矩的线性；否则，直接估计方向角 %[

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