最近，科学家研发出一种新算法，可在整个细胞的超高分辨率图像中自动识别大约30种不同类型的细胞器和其他结构。如果用传统的手动解析，仅一个细胞的数据由数万张图像组成，通过这些图像追踪该细胞的所有细胞器，需要一个人花60多年时间。

　　科研团队借助高功率显微镜和机器学习，从多种细胞中收集了大量数据，在电子显微镜数据中精确定位突触，通过调整算法绘制或分割细胞中的细胞器。算法使用这些数字来识别和标记图像中的所有突触。研究人员根据每个像素与30种不同类型的细胞器和结构中的每一种的距离对每个像素进行分类，让算法整合所有这些数字来预测细胞器的位置。

　　过去科学家们并不清楚不同细胞器和结构怎样排列——它们如何相互接触及占据多少空间。现在有了机器学习，这些隐藏的关系首次变得可见，快速揭示细胞内部结构也迎刃而解。

　　刘代荣