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Convolutional Neural Networks for Automated Annotation of Cellular Cryo-Electron Tomograms

机译:用于蜂窝网络自动标注的卷积神经网络   低温电子断层扫描

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摘要

Cellular Electron Cryotomography (CryoET) offers the ability to look insidecells and observe macromolecules frozen in action. A primary challenge for thistechnique is identifying and extracting the molecular components within thecrowded cellular environment. We introduce a method using neural networks todramatically reduce the time and human effort required for subcellularannotation and feature extraction. Subsequent subtomogram classification andaveraging yields in-situ structures of molecular components of interest.
机译:细胞电子冷冻断层扫描(CryoET)提供了查看内部细胞并观察冷冻中的大分子的能力。该技术的主要挑战是在拥挤的细胞环境中鉴定和提取分子成分。我们介绍了一种使用神经网络的方法,可以大大减少亚细胞注释和特征提取所需的时间和人力。随后的子图分类和平均产生感兴趣的分子组分的原位结构。

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