我国科研人员建立全新空间蛋白质组学技术 人工智能引领科研革新 br p 标签分割内容 p br 新技术拓展蛋白质研究新领域
IT之家2月6日消息，在科研领域的一次重大突破中，中国科学院动物研究所赵方庆团队在顶级学术期刊《细胞》（Cell）上发表了一篇题为“High-resolution spatially resolved proteomics of complextissues based on Microfluidics and transfer learning”的研究本文。
该研究提出了一种全新的空间蛋白组学技术框架——PLATO，该技术框架通过整合人工智能深度学习算法与微流控技术，实现了全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测（25微米分辨率，数千个蛋白），显著突破了高通量原位组学技术的瓶颈。
一、现有技术面临的挑战与PLATO技术的创新
空间蛋白质组学是研究蛋白质在生物组织内部分布和相互作用的科学。
现有的空间蛋白质组方法主要依赖抗体染色或质谱技术，前者因靶标数量有限，仅能检测少量的蛋白分子；后者虽然能够检测更多种类的蛋白质，但逐点取样方式导致了实验成本和规模的增加。
在这一背景下，PLATO技术的出现为解决这一问题提供了新的方向。
二、PLATO技术的核心原理
PLATO技术的核心原理可以从两个方面进行解析：一是基于深度学习算法的空间分布重构，二是微流控芯片技术的应用。
1. 基于深度学习算法的空间分布重构：PLATO借鉴了断层扫描成像的重构原理，结合降维后的平行流投影与深度学习算法Flow2Spatial，重构出蛋白质的高分辨率空间分布。
Flow2Spatial运用自编码器模型，将平行流投影的实验过程模拟为降维编码，并通过整合其他空间组学数据如组织学染色、空间转录组学等，对蛋白质空间分布进行高精度升维解码。
这一原创算法突破了传统技术难以获取空间信息的限制。
2. 微流控芯片技术的应用：PLATO技术利用了微流控芯片进行原位采样。
通过精心设计的微流控芯片装置，能够在微观尺度上操控流体，实现对复杂组织内蛋白质的高效、精准分析。
这种技术提高了空间蛋白质组的覆盖度和分辨率。
三、PLATO技术的潜在影响
PLATO技术的出现为生命科学研究带来了革命性的变革。
其深度融合了人工智能算法、微流控和质谱技术，不仅提高了空间蛋白质组的覆盖度和分辨率，而且为解析其他组学分子的空间分布提供了新方案。
随着技术的迭代创新，PLATO技术有望成为全球推动生命科学研究的重要工具。
四、展望
未来，PLATO技术的发展方向将包括进一步提高分辨率和检测精度、拓展检测蛋白质的覆盖范围、优化实验流程以降低成本和缩短实验时间等。
PLATO技术还可以与其他组学技术相结合，如空间基因组学、空间代谢组学等，以更全面、深入地揭示生命活动的空间分布和动态变化。
PLATO技术的出现为生命科学研究带来了全新的视角和工具，有望为揭示生命奥秘提供强大的支持。
五、结语
中国科学院动物研究所赵方庆团队开发的PLATO技术是一项具有潜力的空间蛋白质组学方法。
它通过整合人工智能深度学习算法与微流控技术，实现了全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测。
随着技术的不断进步和完善，PLATO技术将在生命科学研究领域发挥越来越重要的作用。
我们期待这一技术在未来的发展中能够带来更多的突破和创新，为生命科学研究的进步做出更大的贡献。
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