Роботизированная микропипетка высосала из розмарина ценные вещества
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Физики из Дании смогли извлечь ценные химические соединения из листа розмарина с помощью микропипетки, управляемой компьютером. В работе, опубликованной в журнале Plant Physiology, ученые рассказывают, как натренировали нейросеть GoogLeNet распознавать богатые метаболитами клетки растений чтобы эффективно доставать из них нужные вещества, не повреждая растение целиком.
Растительные метаболиты содержат широкий спектр химических веществ, включая терпены, фенольные соединения и алкалоиды. Многие из них используются как ароматизаторы, лекарства и биотопливо. Обычно ценные вещества из растений получают путем экстракции, для которой необходимо измельчить растения, а также использовать растворители, что приводит к загрязнению конечных продуктов, а их очистка — к высоким экономическим и экологическим затратам.
Однако большинство метаболитов растений хранятся в специализированных клетках, таких как железистые волоски (трихомы) размером менее 0,1 миллиметра. Целенаправленное извлечение метаболитов из них повышает чистоту получаемых веществ, а также позволяет сохранить растение почти невредимым.
Управляемые вручную микроиглы для таких манипуляций с растительными клетками уже существуют. Однако обнаружить нужные клеточные структуры, богатые метаболитами — задача не из легких. К тому же, это довольно кропотливая и утомительная работа, которая занимает много времени.
Теперь физики под руководством Хансола Бэ (Hansol Bae) из Датского технического университета разработали систему, в которой поиском богатых метаболитами клеток растений занимается нейросеть. Для обнаружения целевых клеток ученые применили к сверточной нейросети GoogLeNet трансферное обучение (Transfer Learning), натренировав ее на 2000 микрофотографиях клеток листа. Примерно половина из 2000 снимков содержали изображения железистых трихом. Нейросеть научилась распознавать клетки, богатые метаболитами, со средней точностью 90 процентов.
Процесс извлечения метаболитов начинался с того, что микроскопическая камера сканировала лист розмарина лекарственного (Rosmarinus officinalis) и передавала информацию нейросети, которая распознавала нужные клетки. Затем микропипетка из алюмосиликатного стекла проникала в целевое место и извлекала метаболиты. Основание иглы было соединено с шприцевым насосом, который обеспечивал непрерывное всасывание жидкости со скоростью 5 микролитров в час. Диаметр кончика иглы составлял около 0,05 миллиметра.
Из одной железистой трихомы за 10 секунд удалось в среднем получить 0,48 нанолитров метаболитов. Чтобы перейти от одной клетки к другой, роботизированной пипетке требовалось не больше секунды. В результате физики добились четырехкратного увеличения скорости извлечения веществ по сравнению с ручным управлением. Выход метаболитов был сопоставим (60 процентов) с выходом в неавтоматизированном методе.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев