利用机器学习和深度神经网络对星形胶质细胞进行化学合成

菱形病变蛋白质参与大脑的稳态和血流控制，其主要构造是反应普遍性菱形病变蛋白质病变，涉及大量的构造学改变，并且举例来说伴随着大分子、蛋白质骨架和基本功能的推移，这些推移最终在性疾病结果中起关键。由于菱形病变蛋白质的构造推移与脑损伤和大脑病变的演进密切相关，因此人们对可靠验证和精确量化这种构造推移的作法很感兴趣。

来自美国政府休斯敦大学Demetrio Labate团队在发表于《华北地区神经再生研究工作（英文版）》刊物2023年2月2期的文章中对菱形病变蛋白质图象分析化学的令人满意展开了简述，认为与其他生物医学图象分析领域（如神经蛋白质显微）相比，针对菱形病变蛋白质图象分析的自动控制作法的开发仍处于起步先决条件。该领域演进的一个主要引人注目心理障碍是缺乏可用做菱形病变蛋白质验证和分割完全符合作法的公开可用图象数据库，并期望能对菱形病变蛋白质和可能的其他神经病变蛋白质展开类似的努力，这将在该领域产生极大的变革普遍性受到影响。

文章来源：Labate D, Kayasandik C (2023) Advances in quantitative analysis of astrocytes using machine learning. Neural Regen Res 18(2):313-314.