【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

论文1:CryoDRGN-ET:深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子

Abstract

虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构,但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型,并且可以捕获成分和构象不同的状态。

通过原位恢复肺炎支原体核糖体中已知的翻译状态来验证本文方法。然后对低温聚焦离子束掩模的酿酒酵母细胞进行冷冻电子断层扫描。CryoDRGN-ET揭示了翻译过程中酿酒酵母核糖体的结构景观,并捕获细胞内脂肪酸合酶复合物的连续运动。该方法在CryoDRGN软件中公开可用。

(cryoDRGN对ET数据的拓展。)

论文2:DeepMulticut:电子显微镜体积神经元分割多重切割问题的深度学习

超像素聚合是一种强大的工具,可用用于从电子显微镜(EM)体积中自动分割神经元。然而现有的超像素聚合图形分割方法仍然设计两个独立阶段------模型估计和模型求解,因此模型误差是固有的。为了解决神经元分割管道中的端到端超像素聚合问题 ,本文将这两个阶段整合起来,提出了一个基于深度学习的框架,用于解决最小成本多切割问题。核心挑战在于区分 NP-hard 多切割问题,其约束数在问题规模上呈指数增长。因此本文采用松弛组合求解器------贪婪加性边收缩(GAEC)------为连续Soft-GAEC算法,其极限被证明是 vanilla GAEC。因此这种松弛允许 DeepMulticut 将前端基于CNN的边缘相似性预测器 Edge-CNN 和后端多重切割优化集成到用于端到端超像素聚合的可微分优化框架中,并允许面向决策的损失将决策质量反馈给 Edge-CNN 以自适应判别特征学习。因此可以训练模型估计其 Edge-CNN 来直接改进分区决策,同时超越 NP 难度,此外,本文从双层优化的角度解释了DeepMulticut框架背后的原理。在三个公共EM数据集上进行的大量实验证明了所提出的DeepMulticut的有效性。

相关推荐
无问_z2 小时前
2025-ICML-Enhancing Spectral GNNs: From Topology and Perturbation Perspectives
论文阅读
DuHz5 小时前
用于汽车雷达应用的步进频率PMCW波形——论文阅读
论文阅读·算法·汽车·信息与通信·信号处理·毫米波雷达
DuHz1 天前
利用汽车雷达测试系统模拟多径效应——论文阅读
论文阅读·汽车·信息与通信·信号处理
万里鹏程转瞬至2 天前
开源项目分析:wan2.1 VACE 关键设计与实现代码解读
论文阅读·aigc
红苕稀饭6662 天前
PVC论文阅读
论文阅读
菜鸟‍2 天前
【论文学习】大语言模型(LLM)论文
论文阅读·人工智能·学习
何如千泷2 天前
【论文阅读】PathMR: Multimodal Visual Reasoning for Interpretable Pathology Analysis
论文阅读·医学图像分割·病理
依夏c2 天前
FACT-AUDIT
论文阅读·论文笔记
CV-杨帆3 天前
论文阅读:ACL 2025 Stepwise Reasoning Disruption Attack of LLMs
论文阅读
想看雪的瓜3 天前
利用VOSviewer快速可视化文献全过程(以Web of science为例)
论文阅读·论文笔记