Nat Methods |
复旦大学颜波团队在Nature Methods在线发表题为 Pretraining a foundation model for generalizable fluorescence microscopy-based image restoration 的研究论文,该研究提出了一种基于荧光显微镜的通用图像恢复(UniFMIR)模型来解决不同的恢复问题,并表明UniFMIR具有更高的图像恢复精度,更好的泛化和更多的通用性。
五项任务和14个数据集的演示,涵盖了广泛的显微镜成像模式和生物样本,表明预训练的UniFMIR可以通过微调有效地将知识转移到特定情况,揭示清晰的纳米级生物分子结构,并促进高质量的成像。这项工作有可能激发和触发基于荧光显微镜的图像恢复的新研究亮点。
医药网新闻- 相关报道
-
- 更年期时间影响癌症风险?Nature:新发现!对女性更年期时间能产生强烈影响的四大基因与癌症风险也相关 (2024-09-16)
- Nature Genetics:揭示免疫治疗新篇章:五大潜在因素助力免疫检查点抑制剂(CPI)疗效精准预测 (2024-09-16)
- 分子之心获数亿A轮融资,世界级AI蛋白技术加速生物领域新基建 (2024-09-16)
- Nature子刊:龙尔平等合作建立人类肺组织单细胞多组学图谱定位肺癌遗传易感靶点 (2024-09-16)
- Nature:蛋白质测序技术突破:PASTOR单分子水平精准解读蛋白质突变和修饰 (2024-09-16)
- GSK公司季节性流感mRNA疫苗2期临床试验结果积极 (2024-09-15)
- Science子刊:上海交大夏伟梁/陆舜团队揭示PTPRT缺失通过调控STING通路,增强抗PD (2024-09-15)
- Cell:科学家识别出与致癌基因组改变发生相关的分子通路 (2024-09-15)
- JCI:科学家揭示一种参与机体生殖功能控制的新型分子通路 (2024-09-15)
- Neuron:罗敏敏团队发现大脑中的厌恶反应的放大器 (2024-09-14)
- 视频新闻
-
- 图片新闻
-
医药网免责声明:
- 本公司对医药网上刊登之所有信息不声明或保证其内容之正确性或可靠性;您于此接受并承认信赖任何信息所生之风险应自行承担。本公司,有权但无此义务,改善或更正所刊登信息任何部分之错误或疏失。
- 凡本网注明"来源:XXX(非医药网)"的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。本网转载其他媒体之稿件,意在为公众提供免费服务。如稿件版权单位或个人不想在本网发布,可与本网联系,本网视情况可立即将其撤除。联系QQ:896150040