【学术报告】单分子荧光成像与机器学习在生物分析中的应用
日期:2024-01-19 阅读:13221

主题:单分子荧光成像与机器学习在生物分析中的应用

报告人:何化,副教授

时间:2023年1月19日(周五)14:00开始

地点:霞光楼220会议室

邀请人:董朝青 研究员


个人介绍

何化,博士,中国石油大学(华东)化学化工学院副教授。2002年于湖南师范大学化学系获学士学位,2008年于上海交通大学化学系获博士学位,2014-2015年美国斯坦福大学化学系公派访问学者。主要从事单分子/单颗粒荧光成像技术、机器学习及其在生物分析中的应用研究。近5年来,以第一作者/通讯作者在发表Science Advances, Nano Letters, Analytical Chemistry, ACS Sensors等国际期刊发表论文约30篇;获国家发明专利2项;主持国家自然基金面上项目、山东省自然基金面上项目、海关总署科技计划项目等课题6项;获青岛市自然科学奖三等奖1项;现担任Frontiers in Chemistry副主编、山东省物理学会生物物理专委会副秘书长。



讲座摘要

单分子荧光技术是一种能够在单个分子水平上研究分子行为和动力学的高分辨荧光成像技术,广泛应用于生物领域。本报告将介绍我们近年来在单分子荧光成像及其机器学习应用方面的研究进展。通过分析单颗粒荧光闪烁特征,我们建立了单分子定量超分辨成像技术,并应用此技术研究了细胞膜表面G蛋白偶联受体(GPCR)在纳米尺度上的聚集和分布。同时,我们通过设计机器学习算法,改进活细胞成像技术,研究了活细胞膜上GPCRs的单体和寡聚体实时动态行为,以及它们与配体作用和受体内化的关系。这些研究对于深入理解GPCR的生理和病理学行为至关重要。此外,本报告还将介绍如何利用能够靶向细胞器的荧光闪烁碳点实现超分辨成像,并结合机器学习算法,发展基于细胞器形貌的智能识别技术,用于检测药物诱导的细胞器形貌变化。这一技术在药物毒性分析方面具有重要的应用潜力。

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