报告主题：CryoGEN-II：基于生成网络的冷冻电子断层扫描重建

报告日期：05月14日（周四） 14:30-15:30

报告要点：
传统结构生物学依赖结晶或纯化样本，难以捕捉天然细胞环境的复杂性。Cryo-ET虽能直接获取完整细胞内3D结构，但"缺失楔"问题严重制约重建精度。智源Talk 360期邀请了北京大学陈昕宇分享。提出了CryoGEN-II，专为受"缺失楔"影响的Cryo-ET数据重建设计的深度学习框架，性能显著优于CryoGEN、IsoNet等现有方法，为细胞内部结构解析提供了更精准的重建工具。欢迎大家一起讨论交流。

议题详情：

传统的结构生物学方法通常依赖于在体外进行研究的结晶或纯化样本，这限制了它们捕获天然细胞环境复杂性的能力。相比之下，冷冻电子断层扫描技术（Cryo-ET）能够在保持样本处于近乎原生状态的同时，直接在完整细胞内获取3D结构信息。该技术使用电子显微镜获取一系列带有噪声的2D投影，从而恢复样本的 3D 密度。然而，由于成像过程中固有的噪声和不完整的角度覆盖所导致的"缺失楔（missing wedge）"信息问题，三维重建仍然面临着巨大的挑战。在这项工作中，我们提出了 CryoGEN-II，这是一种新颖的深度学习框架，专为受"缺失楔"影响的 Cryo-ET 数据重建而设计。与 CryoGEN 和 IsoNet 等当前最先进的现有方法相比，它实现了更加卓越的性能。

报告嘉宾：

陈昕宇，目前就读于北京大学元培学院通用人工智能实验班，在北京智源人工智能研究院担任实习生，主要研究兴趣为AI4Science（Cryo-ET reconstruction）。

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