arXiv cs.AI· Truong X. Tran, Marc L. Pusey, Ramazan S. Aygun·· 3 天前AI 评分12
利用荧光显微图像中的从属颜色通道进行蛋白质结晶分割与分类
Protein Crystallization Segmentation and Classification Using Subordinate Color Channel in Fluorescence Microscopy Images
AI 导读
针对痕量荧光标记（TFL）蛋白质结晶试验图像，研究发现使用发射光谱峰值波长之外的从属颜色通道强度，可将似先导物或晶体被误判为非晶体的比例从9.71%降至2.02%，分类器准确率提升1.77%至5.53%。
正文 · AI 翻译
摘要：对于高通量和自动化系统而言，检测荧光显微镜图像中蛋白质晶体的准确性至关重要。尽管微量荧光标记方法能够突出显示蛋白质晶体，但荧光染料的反射和发射并不总是来自晶体区域。因此，分析荧光团发射光谱中的峰值波长可能并不总能产生有效结果。在本文中，我们表明，使用对应于比发射光谱峰值波长更长波长的次级颜色强度，可以提高蛋白质晶体检测的准确性。因此，我们基于微量荧光标记（TFL'd）蛋白质结晶试验图像的次级颜色百分位强度，构建了一种分割方法。与使用主颜色通道相比，我们在次级颜色通道上的分割方法能够将可能先导物或晶体被误分类为非晶体的比率降低 9.71% 至 2.02%（取决于分类器）。同样，分类器的准确率提高了 1.77% 至 5.53%。我们的方法达到了约 94% 的准确率，同时将可能先导物和晶体被误分类为非晶体的比率保持在 1% 以下。此外，为了评估我们方法的泛化性，我们对两种蛋白质——伴刀豆球蛋白 A（Con A）和无机焦磷酸酶 Ab（AbIPPase）——进行了新的湿实验室实验，误分类率低于 1%。我们的实验表明，使用次级通道可能更有助于 TFL'd 蛋白质试验图像的分类。
| 学科： | 计算机视觉与模式识别（cs.CV）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.15286 [cs.CV] |
| （或 arXiv:2610.15286v1 [cs.CV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.15286 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
|
| 期刊 参考： | Journal of Fluorescence, vol. 30, pp. 637-656, May 2020 |
| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1007/s10895-020-02500-7
链接到相关资源的 DOI |
提交历史
来自：Truong Tran [查看电子邮件]
[v1]
2026年10月11日星期日 02:33:49 UTC（9,826 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org