mAIcrobe: открытая платформа для высокопроизводительного анализа изображений бактерий

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.

Графики и изображения появляются в научных публикациях вместе, однако большинство вычислительных работ не характеризует их согласованность. Мы утверждаем, что график, сопутствующее изображение и подпись, которая связывает их, образуют многомодальную единицу, и что индуктивная работа, необходимая для их чтения, меняется систематически. Чтобы захватить это разнообразие, мы разработали типологию разрывов в рассуждениях, от R1 до R5, которая характеризует, как график, изображение и текст совместно передают научное утверждение и какую интерпретационную работу это требует от читателя. Некоторые пары повторяют одни и те же данные, в то время как в других парах графики используются для количественной оценки структуры, которую локализует изображение, проецируют содержание изображения на внешнюю переменную, проверяют утверждение, основанное на изображении, или совместно создают рамку, которую ни один из панелей не может установить отдельно. Типология основана на теории обоснования коммуникации и была выведена в нижнем порядке с экспертом в области нейробиологии, на основе корпуса из 79 статей о травмах головного мозга и 32 пар графиков и изображений. Критически важно, что уровни предоставляют систематический механизм для определения, где обоснование успешно или дает сбой, вместо того, чтобы оставлять это на усмотрение субъективной интерпретации. Мы демонстрируем это в исследовании, в котором эксперт в области и три неэксперта оценивают описания модели зрительно-языкового моделирования (VLM) для 25 пар: уровень предсказывает, где их оценки совпадают и где расходятся, изолируя точки, в которых контекстуальные знания, а не фигура, несут согласованность. Таким образом, эта типология предлагает создателям фигур систематический способ балансировать текст с парами графиков и изображений, преодолевая разрыв между экспертами и неэкспертами в понимании научных выводов.

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.

Возбудитель чумы представляет собой постоянную угрозу глобальному здравоохранению из-за быстрой передачи и высокой смертности. Чтобы обеспечить быструю и полевую слежку, мы разработали высокоразрешающую, независимую от культуры, методику генотипирования для точной идентификации линий и подлиний. Мы собрали и проверили 25 канонических однонуклеотидных полиморфизмов (canSNPs), чтобы определить 24 глобальных линии, а также 12 регионально специфичных canSNP, отличающих 9 преобладающих подлиний, циркулирующих в Внутренней Монголии, Китай. Объединив ARMS-HANDS ПЦР с анализом кривой плавления в нескольких цветах, мы создали иерархический мультиплексный тест, способный одновременно генотипировать 37 canSNP в трех реакциях реального времени ПЦР. Система продемонстрировала высокую чувствительность (предел обнаружения: 50 копий генома на реакцию) и достигла 100% точности в двойной слепой оценке 166 штаммов. Интегрированная в портативное устройство "образец-в-результат", методика позволила провести прямую идентификацию линии из образцов печени инфицированных песчанок в течение 120 мин, точно обнаружив эпидемиологически важную подлинюю 2.MED3.1.4 в образцах, собранных в полевых условиях. Эта надежная и развертываемая платформа генотипирования устраняет основные ограничения современных усилий по слежке за чумой, предлагая трансформирующее решение для расследования вспышек в реальном времени и эпидемиологического мониторинга в условиях ограниченных ресурсов.

Мужское бесплодие значительно увеличивает глобальную проблему бесплодия, а анализ спермы остается центральным элементом для диагностики, планирования лечения и вспомогательных репродуктивных технологий. Однако традиционная оценка семенной жидкости трудоемка, зависит от оператора и ограничена вариативностью между и внутри наблюдателей, что побуждает к разработке объективных и воспроизводимых вычислительных подходов. Этот обзор представляет собой всесторонний и перспективный синтез анализа спермы с использованием искусственного интеллекта, с акцентом на компьютерное зрение, глубокое обучение, многомодальную интеграцию, надежность и клинический перевод. Сначала мы рассматриваем специальные методы для обнаружения и подсчета сперматозоидов, оценки подвижности на основе отслеживания, семантической и экземплярной сегментации, классификации морфологии и дефектов, функциональной оценки и оценки генетической целостности. Затем мы подводим итоги открытых наборов данных, эталонов, метрик оценки и возникающих многомодальных стратегий, которые интегрируют микроскопические изображения, временные видеозаписи, параметры, полученные из CASA, тесты на целостность ДНК и клинические метаданные. Помимо алгоритмической эффективности, мы обсуждаем ключевые препятствия для внедрения в реальный мир, включая дефицит данных, межцентровый сдвиг домена, непоследовательность аннотаций, интерпретируемость, калибровку неопределенности, сохранение конфиденциальности данных и интеграцию в рабочие процессы. Наконец, мы очерчиваем поэтапный дорожный план клинического перевода, охватывающий техническую стандартизацию, многогранную ретроспективную валидацию, молчаливую перспективную оценку, клиническое тестирование с участием человека, валидацию результатов ВРТ, получение регуляторного одобрения и мониторинг после выхода на рынок. Упорядочивая область от задач визуального распознавания до надежного многомодального репродуктивного интеллекта, этот обзор подчеркивает как достижения, так и неразрешенные проблемы, необходимые для перевода анализа спермы с помощью ИИ в клинически значимую поддержку решений.