Nature Biotechnology
06 October 2022
Microscopie super-résolution rationalisée par apprentissage profond pour une imagerie en direct durable de processus subcellulaires rapides
Chang Qiao1,2,11, Di Li3,11, Yong Liu3,11, Siwei Zhang3,4,11, Kan Liu1, Chong Liu3,4, Yuting Guo3, Tao Jiang3,4, Chuyu Fang5, Nan Li6, Yunmin Zeng1, Kangmin He6,7, Xueliang Zhu5, Jennifer Lippincott-Schwartz8✉, Qionghai Dai12,9,10✉ and Dong Li3,4✉
1 Département d'automatisation, Université Tsinghua, Pékin, Chine.
2 Institut des sciences du cerveau et des sciences cognitives, Université Tsinghua, Pékin, Chine.
3 Laboratoire national des biomacromolécules, Centre d'excellence CAS en biomacromolécules, Institut de biophysique, Académie chinoise des sciences, Pékin, Chine.
4 Collège des sciences de la vie, Université de l'Académie chinoise des sciences, Pékin, Chine.
5 Laboratoire clé d'État de biologie cellulaire, Institut de biochimie et de biologie cellulaire de Shanghai, Centre d'excellence en science cellulaire moléculaire, Académie chinoise des sciences, Université de l'Académie chinoise des sciences, Shanghai, Chine.
6 Laboratoire clé d'État de biologie moléculaire du développement, Institut de génétique et de biologie du développement, Académie chinoise des sciences, Pékin, Chine.
7 Collège des sciences agricoles avancées, Université de l'Académie chinoise des sciences, Pékin, Chine.
8 Campus de recherche Janelia, Institut médical Howard Hughes, Ashburn, VA, États-Unis.
9 Laboratoire clé de Pékin de photographie informatique multidimensionnelle et multi-échelle, Université Tsinghua, Pékin, Chine.
10 Laboratoire de Pékin sur le cerveau et l'intelligence cognitive, Commission municipale de l'éducation de Pékin, Pékin, Chine.
11 Ces auteurs ont contribué à parts égales : Chang Qiao, Di Li, Yong Liu, Siwei Zhang.
10.1038/s41587-022-01471-3
Rendu artistique d'un système de réduction du bruit dans des images super-résolution. Qiao et coll. incorporer des connaissances préalables sur les modèles d’éclairage dans un algorithme d’apprentissage en profondeur et appliquer cette méthode à l’imagerie soutenue de cellules vivantes.
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