Искусственный интеллект ускоряет и упрощает анализ гель-электрофореза
Ученые Эдинбургского университета создали инструмент на основе ИИ для быстрого анализа данных гель-электрофореза.
Этот широко используемый в биологических науках метод разделяет и анализирует биомолекулы, например, для оценки геномных манипуляций, суперспирализации ДНК или сборки бионаноструктур.
Принцип и проблема анализа
- Заряженные биомолекулы движутся в геле под напряжением с разной скоростью, образуя "дорожки" с полосами.
- Традиционный анализ изображений геля требует ручного или полуавтоматического выделения этих полос и подсчета интенсивности пикселей.
- Этот процесс трудоемок, подвержен ошибкам и плохо справляется с полосами неправильной формы.
Решение на основе ИИ
Исследователи обучили легкую нейронную сеть на наборе из более 500 изображений гелей, размеченных человеком. Модель научилась точно идентифицировать полосы, независимо от:
- Качества изображения.
- Фоновой интенсивности.
- Наличия дефектов (например, разрывов геля).
Результаты и доступность
- Точность количественного анализа модели соответствует или превосходит традиционные инструменты.
- Для использования технологии команда разработала GelGenie — открытое графическое приложение, не требующее специальных знаний.
- Весь набор данных, веса модели и код также опубликованы для дальнейшей доработки сообществом.
Цитаты исследователей
- Д-р Мэтью Аквилина: "GelGenie — первая программная платформа для универсального анализа гелей с помощью ИИ. Мы надеемся, что она заложит основу для такого анализа".
- Д-р Кэтрин Данн: "Наш новый инструмент использует силу искусственного интеллекта, чтобы перенести анализ данных гель-электрофореза в XXI век".
Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.