來源：中國生物技術(shù)網(wǎng) 中國科學(xué)院微生物研究所
顯微鏡是表征細胞和亞細胞結(jié)構(gòu)和動力學(xué)的有力工具。雖然顯微鏡技術(shù)的進步為在細菌的單細胞水平上定量和精確地測量形態(tài)和分子現(xiàn)象提供了巨大的希望，但對于顯微鏡圖像的定量分析仍然是一個挑戰(zhàn)，因為許多細菌只能在可見光波長的范圍內(nèi)被顯現(xiàn)。
兩年前，科學(xué)家們開發(fā)出一種基于深度學(xué)習(xí)的分割方法，名為Cellpose，它可以從各種圖像類型中精確分割細胞，并且不需要模型重新訓(xùn)練或進行參數(shù)調(diào)整。然而，該方法仍受到獨立于細胞形態(tài)或光學(xué)特性方法的限制。
近日，發(fā)表在《Nature Methods》上的一項新研究中，來自華盛頓大學(xué)的研究團隊開發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割算法——Omnipose。經(jīng)過大型細菌圖像數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練的Omnipose在描述和量化混合微生物培養(yǎng)物中的各種細菌方面表現(xiàn)良好，并消除了使用其前身工具Cellpose時可能出現(xiàn)的錯誤。
眾所周知，細菌除了身材微小以外，還具有多種形態(tài)。雖然普遍研究的細菌基本都近似于棒狀或球狀，但還有的細菌是其他形態(tài)，如螺旋狀。此外，微流體裝置使研究人員可以捕捉細菌對抗生素等各種治療的反應(yīng)，但在這一過程中通常能導(dǎo)致細菌產(chǎn)生不規(guī)則的形態(tài)。這些形態(tài)特性會使現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)工具很難從顯微圖像中判斷出存在哪些細菌。
在這項新研究中，該團隊開發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割算法Omnipose。獨特的網(wǎng)絡(luò)輸出（例如距離場的梯度）允許Omnipose準確分割現(xiàn)有算法（包括其前身 Cellpose）產(chǎn)生錯誤的細胞。
研究表明，Omnipose在混合細菌培養(yǎng)物、抗生素處理的細胞，以及細長或分支形態(tài)的細胞上實現(xiàn)了分割性能。此外，Omnipose在克服由于不同細菌的光學(xué)特性差異而造成的識別問題方面做得更出色。 該算法增強的細胞分割性能促進了對微生物系統(tǒng)的獨特見解。
Omnipose可以準確識別中毒的大腸桿菌細胞
不過，在將擁擠的微生物群落3D樣本以2D方式再現(xiàn)時，Omnipose還存在一些限制。例如，圖像中的元素重疊會產(chǎn)生錯覺效果。此外，當細菌大小低于某個閾值時，Omnipose很難檢測出來。
盡管如此，在分析快速生長的擬南芥根原始數(shù)據(jù)集中的細胞時，Omnipose可以顯示出一些在3D樣本中優(yōu)于現(xiàn)有方法的優(yōu)勢。
雖然還存在一些缺點，但是研究人員認為，Omnipose可以是一種幫助解答細菌細胞生物學(xué)中各種問題的解決方案。
為了驗證Omnipose是否也能成為其他依賴顯微鏡的生物科學(xué)甚至非生命科學(xué)領(lǐng)域的多功能工具，該團隊嘗試用Omnipose對秀麗隱桿線蟲（C.elegans）的顯微鏡圖像進行分析。C.elegans是遺傳學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、發(fā)育和微生物行為研究中一種重要的模式生物。C.elegans以細菌為食，如同一些細菌一樣，C. elegans也是線狀，可以自由扭曲成各種形態(tài)。
測試顯示，無論是伸展、收縮還是其他各種運動，Omnipose都能識別出C.elegans。研究人員表示，這種能力在延時追蹤線蟲運動期間的神經(jīng)研究中可能會非常有用。
目前，該團隊已經(jīng)公開了Omnipose的源代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型，還提供了關(guān)于安裝和使用Omnipose的完整文檔。
他們預(yù)計，Omnipose在不同的細胞形態(tài)和模式下的**表現(xiàn)，可能會從顯微鏡圖像中解鎖以前無法獲得的信息。Omnipose甚至可能會改變生物圖像分析的游戲規(guī)則。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41592-022-01639-4
Omnipose完整文檔：
https://omnipose.readthedocs.io/
原文章鏈接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1748128061482919192&wfr=spider&for=pc
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