Глубокое обучение для анализа семени при мужском бесплодии: компьютерное зрение, многомодальная интеграция и клинический перевод

Пространственная и одноклеточная транскриптомика являются трансформирующими подходами в расшифровке клеточной динамики. Поскольку основной парадигмой для реконструкции путей развития клеток является вывод траекторий, этот процесс критически важен. Однако существующие методы требуют значительного ручного вмешательства и знаний о разнородных инструментах, что создает значительные барьеры для эффективного анализа траекторий. Чтобы преодолеть этот разрыв, мы предлагаем SpaCellAgent — автономную многоагентную структуру, которая автоматизирует анализ спатиовременных данных и генерацию нарративов от начала до конца. SpaCellAgent использует многоагентную архитектуру для стратегического планирования рабочего процесса, динамический движок оркестровки инструментов для адаптивного выбора алгоритмов и модуль самоэволюции, который поэтапно уточняет производительность на основе обратной связи. Мы оцениваем SpaCellAgent на шести разнородных наборах данных, охватывающих сложные временные траектории развития, различные платформы секвенирования и пространственно разрешенные архитектуры тканей. SpaCellAgent последовательно демонстрирует улучшение аналитической эффективности более чем на 40% при сохранении производительности, соответствующей экспертным стандартам. Конвертируя спецификации на естественном языке в оптимизированные аналитические рабочие процессы и полностью автоматизируя конвейер, SpaCellAgent демократизирует продвинутое спатиовременное моделирование и устанавливает масштабируемую, управляемую агентами парадигму для вычислительной биологии. Код и материалы доступны по адресу https://github.com/LittleXH-shw/SpaCellAgent.

Качественный анализ при микроскопии бактерий часто затруднен разнообразными морфологиями клеток, гетерогенностью популяции и необходимостью специализированной компьютерной экспертизы. Чтобы решить эти проблемы, представляется mAIcrobe — открытая платформа, которая расширяет доступ к современному анализу изображений бактерий, интегрируя набор моделей глубокого обучения. mAIcrobe включает несколько алгоритмов сегментации, таких как StarDist, CellPose и U-Net, наряду с комплексной морфологической профилизацией и адаптивным классификатором нейронной сети, все это в экосистеме napari. Эта единая платформа позволяет анализировать широкий спектр бактериальных видов, от сферических Staphylococcus aureus до палочковидных Escherichia coli, в различных микроскопических методах в одной среде. Биологическая полезность mAIcrobe демонстрируется через его применение к антибиотикофенотипированию в E. coli и выявлению дефектов клеточного цикла в мутантах DnaA S. aureus. Модульный дизайн, поддерживаемый Jupyter notebooks, облегчает разработку пользовательских моделей и расширяет возможности анализа изображений на основе искусственного интеллекта для широкой микробиологической аудитории. Основываясь на основании, установленном eHooke, mAIcrobe представляет собой значительный шаг вперед в автоматизированной и воспроизводимой микроскопии бактерий.

Механизмы реакций состоят из пошаговых последовательностей элементарных реакций, которые объясняют химические преобразования. Поэтому изучение логики механизмов имеет решающее значение для повышения фундаментального химического интеллекта больших языковых моделей (БЯМ). Пошаговое выведение механизмов реакций естественно соответствует парадигмам рассуждений БЯМ. Однако текущие химические БЯМ в первую очередь акцентируют внимание на грубых наименованиях реакций для предсказания продуктов и ретросинтеза, что часто приводит к физическим несоответствиям и галлюцинациям. В отличие от этого, специализированные небольшие генеративные модели для вывода механизмов, как правило, страдают от ограниченной способности к обобщению в различных химических пространствах. Чтобы преодолеть эти ограничения, мы создали новый обширный набор данных для рассуждения о механизмах реакций. Более того, мы разработали FukuyamaBench — сложный эталон, основанный на книге Фукуямы «Современные механизмы органических реакций», для строгой оценки производительности моделей в иерархическом рассуждении о механизмах. Наша дообученная модель Qwen3-30B-A3B достигает 8,3% точного совпадения путей в наборе FukuyamaBench Set~A, превосходя специализированную модель FlowER (5,1%), что демонстрирует, что обучение с учетом механизмов значительно улучшает химическое рассуждение в языковых моделях.

Статистическое обучение является важным для того, чтобы индивидуумы могли обнаруживать структуры в сенсорной среде, особенно во время общения через речь или музыку. Индивидуальные различия в способностях статистического обучения были предложены для объяснения различий в различных когнитивных функциях и их развитии, включая развивающиеся расстройства такие, как дислексия. В данном исследовании мы использовали иерархическую байесовскую модель статистического обучения (HBSL) для моделирования индивидуальных траекторий обучения, которые были зарегистрированы с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ), в то время как взрослые с дислексией и без неё слушали структурированные тоновые последовательности. Хотя мы не обнаружили значительных различий между группами, наши результаты показали близкое соответствие между моделированием и реальными данными ЭЭГ, а новые последовательности, созданные на основе индивидуальных моделей, были очень похожи на оригинальную стимульную последовательность. Это предоставляет доказательство концепции для будущих исследований и предполагает, что модель HBSL точно отражала статистическую структуру последовательностей так же, как и человеческие слушатели.

Использование крупных языковых моделей (LLM) для молекул в качестве единой платформы для понимания молекулярных структур и функций становится новой тенденцией в таких задачах, как молекулярный дизайн и открытие лекарств. Тем не менее, эти модели не способны в полной мере отражать визуальное представление молекулярных структур, что ограничивает их потенциал. Хотя существующие молекулярные модели визуального языка (VLM) показывают обнадеживающие результаты, они по-прежнему сталкиваются с проблемами структурной подгонки и недостатком необходимого топологического моделирования для точного понимания молекул. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем MolSight — платформу модели визуального языка, учитывающую графы, предназначенную для повышения понимания молекулярных изображений с помощью VLM. MolSight интегрирует Модуль молекулярной топологии, чтобы внедрить информацию о соседстве химических связей в визуальные токены, и Модуль молекулярного сопоставления для согласования визуальных особенностей с химической символикой семантики. Наши эксперименты показывают, что MolSight значительно превосходит существующие VLM, молекулярные LLM и специализированные инструменты по множеству задач понимания химических изображений, достигая нового уровня рассуждений о молекулярных изображениях.

Предпосылки. Вирусы, инфицирующие бактерии, известные как бактериофаги или фаги, широко распространены в природе и играют важную роль в формировании микробных сообществ и функционировании экосистем. Некоторые фаги могут интегрироваться в бактериальные геномы как "профаги", где они могут влиять на биологию своего хозяина, неся гены, которые влияют на обмен веществ, вирулентность или адаптацию к окружающей среде. Несмотря на их важность, изучение профагов и их взаимодействия с бактериальными хозяевами остается сложной задачей, поскольку обычно это требует сочетания многих сложных вычислительных инструментов и может быть трудоемким. Результаты. В этом исследовании мы представляем инструмент для анализа взаимодействия профагов и хозяев (PHI), удобный и автоматизированный рабочий процесс, доступный через платформу Galaxy. PHI объединяет несколько устоявшихся инструментов в единую воспроизводимую цепочку, которая идентифицирует кандидатов на профаги, оценивает их качество, предсказывает отношения с хозяевами и характеризует ключевые функциональные гены. Важно отметить, что все результаты обобщаются в интерактивном отчете, который упрощает интерпретацию. При применении к фиктивному сообществу, состоящему из 22 бактерий, в качестве демонстрации рабочего процесса, PHI обнаружил 41 профаг у 14 хозяев, классифицировав их на геномы фагов высокого и среднего качества. Сборки хозяев показали более 99% полноты и менее 1% загрязнения для большинства геномов, в то время как DefenseFinder выявил от 3 до 24 антиковирусных систем на геном. Заключение. Устраняя барьеры установки и объединяя результаты нескольких устоявшихся инструментов, PHI снижает барьер для продвинутого анализа фагов, позволяя как специалистам, так и неспециалистам исследовать взаимодействия фагов и хозяев и их последствия в таких областях, как исследование микробиома, биотехнологии и экология.