显微镜支架在大海捞针显微镜下寻找针头机器学

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     蛋白质晶体通常不具有宝石的迷人光泽和魅力，但是对于科学家来说，每一种晶体都是珍贵的，不管它有多着色。
    
     并非所有的蛋白质晶体都像在空间中结晶的晶体一样闪闪发光。但是无论它们是美丽的还是丑陋的，科学家都把它们当作珍宝。
    
     杜克大学化学和物理学教授Patrick Charbonneau和一群来自世界各地的科学家与Google Brain的研究人员合作，使用更先进的机器学习算法来发现这些珍贵的水晶。GER绘制蛋白质结构图，从而加速药物发现。
    
     Charbonneau说，每当你错过一个蛋白质晶体，因为它们是如此罕见，你可能会错过一个重要的生物医学发现。
    
     了解蛋白质的结构是理解它们的功能和设计适合它们特定形状的药物的关键，但是传统的确定这些结构的方法，称为X射线晶体学，要求蛋白质首先结晶，然而，晶体蛋白。N并不难，它是非常困难的。不像简单的原子和分子构成普通的晶体，如盐和糖，蛋白质是非常大的分子，每个都含有成千上万个原子，它们很难排列成形成晶体的有序排列。是一个非常神奇的过程，使像蛋白质一样的物体自组装成晶体。
    
     即使经过几十年的实践，科学家们也不得不部分依靠试验和错误来获得蛋白质晶体。在分离出蛋白质后，他们把蛋白质与数百种不同类型的液体溶液混合，希望找到使蛋白质结晶的正确配方。在显微镜下观察每个混合物的液滴，希望找到最小的生长芽。
    
     你必须在显微镜下寻找自己的水晶。有一个在那里，没有人在那里，有一个在那里，通常的结果是不，不，不。Charbonneau说，不仅雇人做这个工作很昂贵，而且人们很容易犯错误。人们会感到疲劳和粗心，并且会影响其他的工作。
    
     机器学习软件搜索点与边（左）以识别图像中溶液滴的结晶。它还可以识别非晶固体（中间体）和非固体（右）。
    
     Charbonneau相信，深度学习软件现在可以识别照片中的人脸，即使它们被模糊或从侧面捕捉，那么深度学习软件也可以识别构成溶液中晶体的点和边缘。
    
     基于这个想法，来自学术界和工业界的科学家们聚集到一起，收集了50万张蛋白质结晶实验的图像，并进入一个名为MARCO的数据库。根据人类的评估，这些数据具体说明了溶液中哪些物质导致结晶。
    
     随后，研究小组与Google Brain的文森特·万豪克（Vincent Vanhoucke）领导的一个小组合作，应用最新的人工智能帮助识别图像中的晶体。
    
     卷积神经网络（美国有线电视新闻网）用于晶体识别。通过不同层的卷积提取图像的特征，在最终的输出中得到不同种类的晶体的输出结果，以区分晶体与沉淀物、清洁物或含杂质。S通过七层结构获得。
    
     在对数据子集进行深度学习软件训练后，将深度学习软件应用到整个数据库中，人工智能大约95%的时间能准确识别晶体，估计人类发现晶体的正确率只有85%。
    
     研究人员对结果感到满意。他们成功地将卷积网络对物体的识别能力迁移到基于晶体的分类任务中。
    
     其他研究小组已经被要求使用人工智能模型和MARCO数据集来训练他们自己的机器学习算法以识别蛋白质结晶实验中的结晶。Charbonneau说，这些进展应该允许研究人员在生物医学的圆盘上花费更多的时间。里斯，而不是看晶体样品。
    
     研究人员计划在将来利用这些数据来理解蛋白质如何将自己组装成晶体，以便减少偶然获得蛋白质结晶的魔力，并且能够真正理解其潜在的物理和化学过程和动力学。
    
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