光谱单分子定位显微镜（SMLM）在纳米尺度上可视化和分析分子结构及动态方面带来了革命性进展。这项技术将SMLM的高空间分辨率与光谱信息相结合，实现了多色超分辨率成像，并揭示了单个分子局部化学环境的细节。然而，光谱SMLM面临诸多挑战，包括光谱分辨率有限、由于信号分裂导致定位精度下降，以及复杂多维数据集分析的困难，这些问题限制了其在研究复杂生物系统和材料中的应用。
近年来，人工智能（AI）与光谱SMLM的结合成为解决这些问题的强大手段。本文综述了人工智能方法在光谱SMLM中的应用，探讨了其如何增强和扩展该技术的能力。文章介绍了AI驱动的数据分析在光谱SMLM中的最新进展，包括光谱分类的改进、定位精度的提高，以及从未修改的点扩散函数中提取丰富光谱信息的能力。同时，进一步分析了这些进展在生物研究、材料科学以及单分子反应分析中的应用，展示了AI如何为分子行为和相互作用提供全新视角。人工智能赋能的方法为光谱SMLM这一快速发展的领域增加了新的信息维度，带来了探索纳米世界的新机遇和新见解。
论文信息：
Artificial Intelligence-Empowered Spectroscopic Single Molecule Localization Microscopy
Yoonsuk Hyun, Doory Kim*
Small Methods
DOI: 10.1002/smtd.202401654
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期刊简介
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