基于深度學(xué)習(xí)的冷凍電鏡蛋白質(zhì)顆粒自動挑選算法.pdf

1、在結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域，采用單顆粒冷凍電鏡技術(shù)來解析蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)已經(jīng)變得非常熱門。在整個流程當(dāng)中，蛋白質(zhì)顆粒挑選過程需要耗費大量的精力與時間。目前顆粒挑選都是先人工標注一些正樣本顆粒，再采用半自動顆粒挑選的方式來挑選顆粒，之后通過人工剔除其中一些假陽性顆粒例如冰渣和碳膜。因此急切需要一種全新的自動化蛋白質(zhì)顆粒挑選算法來減少人的參與，同時能夠剔除掉一些顯著的假陽性顆粒，保證挑選顆粒的準確度。
　　本文在此背景下通過計算機圖像處理的方法

2、設(shè)計實現(xiàn)了一個全自動化蛋白質(zhì)顆粒挑選算法DeepPicker。在方法設(shè)計上采用遷移學(xué)習(xí)的思想，將之前已經(jīng)解出來的大量現(xiàn)成的不同種類的蛋白質(zhì)顆粒進行混合訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，因此這個過程中不需要人工的標注訓(xùn)練正負樣本。其次DeepPicker采用了Canny邊緣檢測和單連通域分析來剔除假陽性顆粒冰渣和碳膜，極大的降低了人為的參與，實現(xiàn)了整個挑選流程的全自動化。
　　最后在3個公開數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明了DeepPicker能夠達到