🎯 情报来源：Machine learning : nature.com subject feeds
SEPARATE是一种创新的荧光成像方法，可通过深度学习从单个荧光团中分离两种蛋白质的信号，从而减少所需的荧光团数量。这一技术利用蛋白质独特的空间表达模式，将成像周期减少多达一半，显著降低处理时间和复杂性。
研究人员展示了使用三个荧光团对六种蛋白质进行体积多重成像的能力，并验证了其在不同实验条件下的鲁棒性。通过特征提取网络量化蛋白质的空间表达模式差异，优化配对以实现最佳信号分离。
核心要点：
- SEPARATE可将所需成像周期减少50%，显著提高效率。
- 通过特征距离预测蛋白质分离性能，Pearson相关系数高达0.94。
- 在25 μm组织切片中成功实现六种蛋白质的体积多重成像。
📌 情报分析
技术价值：高
SEPARATE通过深度学习和特征提取网络实现了蛋白质信号分离的突破，尤其在多蛋白成像中表现出色，具有较高的技术新颖性和实用性。
商业价值：高
该技术能够显著减少实验成本和时间，尤其适用于需要高通量成像的研究领域，如药物开发和疾病研究，具有广阔的市场应用前景。
趋势预测：
未来6-12个月内，SEPARATE可能被整合到现有的多重成像平台中，进一步扩展其应用场景。同时，针对更复杂样本（如肿瘤活检）的适应性优化将是重要发展方向。