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      游戲玩家和AI的結(jié)合幫助改善了細(xì)胞和蛋白質(zhì)的定位
      
			
      
				2019-03-28 09:42:05
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			  來(lái)源：
			
      
		
      
				
		
      
			
      在一張顯示數(shù)十萬(wàn)人體細(xì)胞微觀圖像的地圖上，一個(gè)國(guó)際研究團(tuán)隊(duì)正在與游戲社區(qū)和人工智能合作，以更細(xì)致地了解細(xì)胞內(nèi)排列的蛋白質(zhì)模式。
      

      游戲玩家和AI的結(jié)合幫助改善了細(xì)胞和蛋白質(zhì)的定位
      

      KTH皇家理工學(xué)院，CCP Games和Massively Multiplayer Online Science合作報(bào)道了這些進(jìn)展。
      

      該研究發(fā)表在9月出版的Nature Biotechnology上。研究人員報(bào)告稱，游戲玩家或“公民科學(xué)家”推動(dòng)了用于在亞細(xì)胞水平上預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)定位的AI系統(tǒng)。眾包和AI的結(jié)合改善了亞細(xì)胞蛋白質(zhì)模式的分類，并首次鑒定了被稱為“棒和環(huán)”的細(xì)胞結(jié)構(gòu)家族的10個(gè)新成員，來(lái)自KTH的研究員Emma Lundberg說(shuō)道。 Atlas，人類蛋白質(zhì)圖譜的一部分，在Science for Life聯(lián)合研究中心。
      

      倫德伯格表示，該數(shù)據(jù)正在積極整合到公眾可用的人類蛋白質(zhì)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)中，并將成為全球研究人員的資源，致力于更好地了解人類細(xì)胞，蛋白質(zhì)和疾病的發(fā)展。
      

      研究人員與Massively Multiplayer Online Science和CCP Games合作，將人類蛋白質(zhì)圖譜中的蛋白質(zhì)定位分析直接整合到EVE Online中，這是一款流行的大型多人在線游戲。由此產(chǎn)生的迷你游戲，名為“項(xiàng)目發(fā)現(xiàn)”，以倫德伯格的化身為特色，使她成為第一個(gè)在網(wǎng)絡(luò)游戲中出現(xiàn)的活科學(xué)家之一。它由EVE Online的30多萬(wàn)公民科學(xué)家共同發(fā)揮，他們共同創(chuàng)造了超過(guò)3300萬(wàn)個(gè)蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位的圖像分類，這一成就被譽(yù)為公民科學(xué)的里程碑。
      

      將公民科學(xué)家的能力與用于從圖像中預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位的AI系統(tǒng)進(jìn)行比較，稱為定位細(xì)胞注釋工具(Loc-CAT)。Loc-CAT是第一個(gè)通過(guò)圖像多重定位來(lái)注釋蛋白質(zhì)并在大量細(xì)胞類型中進(jìn)行推廣的通用工具，為研究細(xì)胞及其未來(lái)行為提供了有用的工具。
      

      盡管Loc-CAT在許多常見(jiàn)類別的蛋白質(zhì)中都優(yōu)于Project Discovery的玩家，但來(lái)自EVE Online的聚合玩家數(shù)據(jù)更好地識(shí)別了稀有類別，并且能夠注釋訓(xùn)練數(shù)據(jù)不可用的新模式。通過(guò)將玩家的注釋與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)被用來(lái)顯著提高Loc-CAT的性能。
      

      “我相信將科學(xué)任務(wù)整合到已有的計(jì)算機(jī)游戲中將成為未來(lái)利用人類大腦處理能力的常用方法，并且直接投入機(jī)器學(xué)習(xí)模型的公民科學(xué)游戲的復(fù)雜設(shè)計(jì)具有快速的能力利用大規(guī)?？茖W(xué)努力的成果，“倫德伯格說(shuō)。“我們感謝參與這個(gè)項(xiàng)目的所有公民科學(xué)家，以及他們所做的發(fā)現(xiàn)。”
      

      盡管這項(xiàng)工作取得了成功，但仍有很大的改進(jìn)空間。研究人員從9月17日開(kāi)始宣布人類蛋白質(zhì)Atlas 2018挑戰(zhàn)Kaggle(www.kaggle.com/competitions)。挑戰(zhàn)將涉及圖像分析，以分類人類細(xì)胞中的亞細(xì)胞蛋白質(zhì)模式。數(shù)以千計(jì)的獎(jiǎng)金將用于爭(zhēng)奪，參與者的貢獻(xiàn)將有助于推動(dòng)蛋白質(zhì)生物學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。
      
			

			
        
      
			
      
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