Anal. Chem.基于神经网络加速3D质谱成像技术 清华大学马潇潇教授课题组成果

  背景介绍

质谱成像是一种强大的方法，可以直观地展示生物组织切片中生物大分子（如脂质、肽类和蛋白质等）的空间分布。尽管二维质谱成像已被广泛报道，但对于复杂的生物结构（如器官），传统的二维质谱成像无法展示其完整的三维空间分布。为了解决这个问题，三维质谱成像技术被提出并快速发展。通过对一系列组织切片的二维质谱成像及堆叠重构，可以构建出组织的完整三维质谱图像，从而获得生物分子在复杂生物结构中的分布情况。

然而，传统的三维质谱成像技术的问题是耗时过长。由于需要对多个组织切片进行逐一分析，整个过程较为繁琐，时间成本较高。近期，清华大学马潇潇教授课题组开发了一种基于神经网络的加速三维质谱成像的方法，在保证成像质量的前提下，可大幅减少三维质谱成像所需的时间，并在小鼠大脑和肾脏数据集中得到验证，相关成果以“DeepS: Accelerating 3D Mass Spectrometry Imaging via a Deep Neural Network”为题发表在国际化学权威杂志Analytical Chemistry上（ 10.1021/acs.analchem.2c05785  ）。

  研究的主要内容

作者提出了一个名为DeepS的加速三维质谱成像的工作流程，可在不降低图像质量的情况下显著加快三维质谱成像。DeepS采用了带有多尺度采样单元的稀疏采样策略以及三维稀疏采样神经网络（3D-SSNet），实现了稳健、快速组织切片质谱成像和组织切片的三维重建。3D-SSNet可重建出通过稀疏采样分析的生物组织的三维信息。为了进行模型训练，作者从数据集中等间距选择组织切片，并利用深度信息来提高可靠性和准确性。

DeepS工作流程示意图

（图源：Analytical Chemistry）

在3D小鼠脑部数据集上对DeepS的性能做了验证，包括不同的采样比率、采样单元和组织切片。结果显示，在采样率为20%~30%时，由稀疏采样的离子图像重建得到的成像结果与全采样得到的离子图像几乎相同，从而使成像时间大幅降低。

DeepS在不同采样率下的性能

（图源：Analytical Chemistry）

作者在3D数据集中的不同切片上验证了DeepS的性能，结果表明DeepS能够稳定地使用周围像素的信息来推断未采样像素的离子强度。此外，DeepS对不同大小的采样单元表现出良好的鲁棒性，使得该方法在处理不同大小的样本时更加兼容。

DeepS在不同采样单元以及不同组织切片上的性能。

（图源：Analytical Chemistry）

只需要对一片组织切片进行全采样，在经过十轮次的迁移学习后，DeepS成功利用稀疏采样数据对新的组织实现了图像的重建。

Deeps经过迁移学习在3D小鼠肾脏质谱成像数据集上的性能

（图源：Analytical Chemistry）

   小结

总的来说，本研究提出了一种基于深度学习的DeepS方法，用于加速三维质谱成像。DeepS通过减少采样像素的数量及平台移动时间，显著缩短了三维质谱成像时间。即使在5%的采样率下，DeepS也能有效地重建组织的质谱成像图，成像时间降低60%以上。此外， DeepS在具有组织异质性的器官数据集上表现稳定，通过迁移学习可实现其他组织的成像，如患有胶质母细胞瘤的小鼠大脑和健康小鼠肾脏等。该方法采用了多尺度采样单元策略，进一步提高了成像性能，为加速质谱成像提供了新的视角。基于深度学习质谱成像方法，如DeepS，未来有望在三维质谱成像加速、药物代谢研究和基础生物学研究等领域得到广泛应用。本研究的第一作者是清华大学精仪系博士生李丹，共同作者包括华中科技大学机械科学与工程学院余文勇副教授、清华大学精仪系博士生钱耀等，通讯作者是清华大学精仪系马潇潇副教授。该工作得到科技部重点研发计划青年科学家专项（2022YFC3401900）的支持。

 马潇潇教授课题组招聘博士后 

因目前研究工作需要，现面向国内外公开招收博士后多名，应聘者年龄原则上不超过35岁，应具有熟练的实验技术手段，可独立开展科研工作, 具有较强的中英文写作与交流能力，对科研工作热情，做事态度积极主动，有责任感，有服务意识和团队合作精神，具备良好的敬业精神和职业道德。作为第一作者在相关专业领域一区期刊发表SCI论文二篇及以上。

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 课题组简介 

主要从事质谱仪器及生物医学应用研究。研究工作包括：面向生物医学应用的质谱系统集成、生物分子精细结构表征方法学、单细胞脂质组学和质谱成像技术等。在应用方面，关注质谱技术在回答基础生命科学问题和临床医学诊断等领域的应用。在Nature Communications（2）、PNAS（1）、Angewandte Chemie（1）、Analytical Chemistry(10)等国际顶级期刊发表SCI论文30余篇。相关工作被Nature Methods、C&E News、Wiley报道。授权发明专利4项；为3部学术专著撰写章节。曾获得中国仪器仪表学会-金国藩青年学子奖。2020年入选教育部青年长江学者，2022年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。 目前主持科技部重点研发计划青年科学家项目、基金委面上、北京市面上项目等。

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 具体招聘要求 

1. 符合清华大学博士后招收条件；

2. 已经或者即将在SCI期刊以第一作者发表论文，能够独立开展科研工作；

3. 具有质谱仪器、生物质谱、分析化学、有机化学或生命科学等研究背景；

4. 有生物质谱或生命科学相关研究经验者优先；

5. 具有高度的责任心和上进心，工作积极主动，对科研有浓厚的兴趣；

6. 具备独立科研工作能力与良好的科技英文读写能力。

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 博士后申请材料 

详细个人简历，研究经历总结等证明工作和科研能力的电子版文件。请发送至： maxx@Tsinghua.edu.cn

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 岗位待遇 

1. 岗位待遇按照清华大学相关规定执行。课题组将根据工作情况提供一定生活补助和绩效奖励。另外，根据本单位相关规定，博士后以第一作者、清华大学为第一单位发表高水平学术期刊可获得有非常有竞争力的绩效奖励（http://postdoctor.tsinghua.edu.cn/）；

2. 积极支持条件优秀者申请国家“博新计划”、清华大学“水木学者”计划（http://postdoctor.tsinghua.edu.cn/thu/index.htm）以及其他多种清华大学博士后支持计划。资助额度最高40万元，另有多项福利保障；

3. 清华大学提供可租住的博士后公寓（或较为优越的租房补贴）并解决子女入园、入学；享受清华大学教职工社会保险、住房公积金等待遇；享受全国博管会关于出站博士后户口迁移及家属户口随迁等政策；

4. 支持博士后基金和自然科学基金申请；对表现出较强科研潜力并有意继续从事科研工作的博士后，关注并积极协助其科研职业发展和规划。

  专家介绍——马潇潇教授 清华大学

主要从事质谱仪器及生物医学应用研究。2007年本科毕业于清华大学环境科学与工程系，2012年博士毕业于清华大学化学系，2013-2017年在普渡大学生物医学与工程学院从事博士后研究。2017年加入清华大学精仪系。研究工作包括：面向生物医学应用的质谱系统集成、生物分子精细结构表征方法学、单细胞脂质组学和质谱成像技术等。在Nature Communications（2）、PNAS（1）、Angewandte Chemie（1）、Analytical Chemistry(10)等国际顶级期刊发表SCI论文30余篇。研究工作被数十个国内外研究机构追踪，并被Nature Methods、C&E News、Wiley报道。授权发明专利4项；为3部学术专著撰写章节。曾获得中国仪器仪表学会-金国藩青年学子奖。2020年入选教育部青年长江学者，2022年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。