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BNP-Track 算法提供更清晰的运动生物分子图像

导读 捕捉和分析快速移动分子的高质量图像将变得更加容易。数学系助理教授 Ioannis Sgouralis 及其同事开发了一种算法,为显微镜增加了一个新...

捕捉和分析快速移动分子的高质量图像将变得更加容易。数学系助理教授 Ioannis Sgouralis 及其同事开发了一种算法,为显微镜增加了一个新水平:运动超分辨率。

超分辨率显微镜的尖端技术因其突破性的创新而荣获 2014 年诺贝尔化学奖。它通过一系列技术改进了光学显微镜,克服了光的物理固有限制。光波的高频振荡无法被肉眼或传统相机检测到,看起来是连续的。超分辨率显微镜可以捕捉比光波长更精细的细节,而普通显微镜和光学设备由于衍射而无法捕捉到这些细节。

“对于生物化学和分子生物学的科学实验,我们通常需要观察单个生物分子,因此这些缺失的细节至关重要,”Sgouralis 说。“DNA、RNA 和蛋白质等重要生物分子的特点是比光波长小 1,000 倍左右,因此它们的图像看起来嘈杂、扭曲且非常模糊——这使得它们不适合用于科学目的。”

PALM 或 STORM 等超分辨率工具依靠图像分析算法来恢复缺失的信息并在分子水平上捕获准确的静止图像,从而填补这些细节。

“尽管超分辨率实验对生命科学产生了巨大影响,但只有当生物分子保持静止时,它们才能恢复丢失的信息,”Sgouralis 说。“然而,生命就是运动,生物体内的生物分子也在不断运动。”

Sgouralis 和同事在7 月 22 日发表于《自然方法》杂志的新研究中展示了一种名为贝叶斯非参数轨迹 (BNP-Track) 的新框架,这是第一个允许对移动生物分子进行超分辨率的图像分析算法。

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