美国圣路易斯华盛顿大学科研团队开发出一种机器学习算法Deep-SMOLM，可生成蛋白质5D图像，包括单个分子的方向和位置等信息。
实验室的单分子成像经常存在因包含“斑点”或波动等情况导致图像模糊的问题，该团队借助Deep-SMOLM可分辨分子在三维空间中的方向以及在二维空间中的位置，即从有“噪音”的像素化图像中提取出5个参数，使用颜色、曲率和方向来昭示数千个分子是如何相互连接的。该系统有助于更好地理解微小尺度的生物学过程，比如淀粉样蛋白如何聚集形成等。相关研究成果发表于《光学快报》期刊。
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