中科大团队开发设计基于深度学习的电子断层扫描各向同性重建软件包

露头三幅界定。这些分析方法中所的 Noise2Noise 策略（即，从位三幅的一个阻尼范例研读到另一个阻尼范例）不需要无阻尼的基本事实，并且仅有对阻尼的独立特质和零均值统计毫无疑问假设。然而，尽管最新的 EMAN2 原版试三幅用 cycleGAN 来空缺其亦会的锯齿，但它无法丧失可信的大规模文档，例如笔记本电脑上皮细胞亦会；其他操作系统均未妥善处理 cryoET 中所的其亦会楔块原因。因此，CNN 是否可以将可信文档丧失到 cryoET 修复的「其亦会锯齿」中所尚未得不到探索。

法国瓦兹：IsoNet的分析分析方法和工作流程。（来源：篇文章）

在这里，西方科研成果大学的科学研究其他部门开发了一个基于总重量研读的操作系统 IsoNet，常用抛开困扰所有局限特质 cryoET 分析方法的其亦会锯齿原因和低 SNR 的局限特质，它可适常用像素大小为 10Å 的低解析度露头三幅。

为了确实其稳健特质，他们应用 IsoNet 妥善处理三种代表人特质类型的 cryoET 统计数据——分离的转录和HIV、较强 PFR 的细胞亦会器轴丝和皮质突触——代表人三个适合于程度。

IsoNet 突出提高了所有这些情况下的结构上可解释特质，使科学研究其他部门能够解决；也 HIV 亚基、动力蛋白亚基和真核鞭毛中所副鞭毛杆的做成堆叠网络结构上中所位错弱点的新结构上，和皮质突触内含七边方形的网格蛋白管状。

法国瓦兹：IsoNet 纠正了转录统计数据集的其亦会锯齿伪影。（来源：篇文章）

在转换成的露头三幅中所，原处核糖体方形态呈现出各向同特质并且较强高低质量，有时与通过侄露头三幅少于获得的低质量两者密切关系匹配。对于露头三幅中所的气态结构上，例如上皮细胞亦会，IsoNet 而无须网络从露头三幅中所的许多其他类似结构上中所研读方形态表示，并丧失遗留下的文档。因此，IsoNet 通过抛开其固有的其亦会锯齿原因扩展了 cryoET 的实用特质，从而借助于了结构上的 3D 数据分析，这些结构上要么像细胞亦会中所的结构上那样适合于，要么像病变有组织露头三幅中所的结构上那样罕见。值得注意的是，IsoNet 胜过旨在妥善处理其亦会锯齿原因的程序包 ICON 和 MBIR。

法国瓦兹：IsoNet 揭示了；也 HIV 亚基中所的位错弱点。（来源：篇文章）

从哲学上讲，没有文档可以从真空/无中所转化成。IsoNet 从哪里丧失遗留下的文档？这些原因无关总重量研读的框架知识，可以被指出与自由空间文档的非局部特质有关。通过从原始露头三幅中所混杂的文档中所研读较强重复结构上方形状的文档，IsoNet 巧妙地消除了变形或遗留下的文档。

IsoNet 分析方法的庞大占有优势在于可以系统会辨认出和「少于」一环不同维度的两者密切关系似方形态。这些方形态有可能与三个笛卡尔维度的对角和旋转方式有关，例如结晶 PFR 亚基和轴丝微管；它们也可以通过维度两者密切关系关，例如网格蛋白管状的五边方形和六边方形；它们有可能在人类学上两者密切关系关，例如核糖体仅有由 20 个氨基酸和 4 个核酸的核糖都是由，并且两者在几何上都被管制为频域分侄结构；事与愿违，它们也有可能与自然地信号的都是由特质有关，例如总体出发点的碳上皮细胞亦会可以分解成共同的方形态，包括点、线和平面。IsoNet 研读它们在同一个露头三幅中所或多个露头三幅中所的关系，并系统会修复这些方形态。本质上，IsoNet 和 subtomogram averaging 通过两者密切关系同的分析分析方法来补偿金 missing-wedge 原因。

法国瓦兹：其亦会锯齿校正后显示的 PFR 管理模式。（来源：篇文章）

尽管在妥善处理阻尼统计数据（例如 cryoET 统计数据）时应始终考虑过度拟合。IsoNet原则上不亦会混用两者密切关系似的分侄结构而所致过拟合。这是因为在 IsoNet 人工智能中所，其亦会文档丧失是一环多个尺度进行的，它从更加局部的周边地区（例如，3 × 3 × 3 体素）开始检测到更加大的周边地区（例如，64 × 64 × 64 体素）的方形态。即使是两者密切关系似分侄结构密切关系最或多或少的差异也亦会在小范围内占据主导地位。在这种规模下，IsoNet 算法将对人为地向分侄结构中所填充小成分进行惩罚。

法国瓦兹：IsoNet 丧失了皮质突触露头三幅中所其亦会的文档。（来源：篇文章）

无篇文章档丧失的细节如何，IsoNet 提供的地三幅可解释特质的实质特质改进现在而无须结构上数据分析以进行机能解释，而无需繁琐且耗时的侄露头三幅少于，这通常无关先验方形态识别系统和手动带电粒侄放于。通过 IsoNet 在细胞亦会露头三幅中所数据分析此类结构上还将改进定位和随后的数十万个类似结构上副本的侄露头三幅少于，从而所致细胞亦会多肽在其原生细胞亦会环境中所的原处原侄解析度结构上。

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