富默樂線上會議：先進的人工智能賦能結晶實驗評分

長期以來，蛋白質(zhì)結晶在蛋白質(zhì)結構測定中一直因需大量人工作業(yè)而深受困擾。在過去幾十年中，包括液體處理器和成像儀在內(nèi)的創(chuàng)新實驗室自動化技術的應用，使科學家能夠更多地專注于實驗設計，大幅提高了實驗通量，并最終產(chǎn)生了更多數(shù)據(jù)。

然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加，科學家們不得不花費越來越多的時間來評估結晶實驗的成像。為緩解這一負擔，F(xiàn)ormulatrix著手開發(fā)了基于AI的全自動液滴評分和晶體識別方法。2020年，我們將由科學家主導、谷歌開發(fā)的自動評分模型MARCO集成到Rock Maker中。

雖然MARCO在一定程度上卓有成效，但在處理從混有其他類別液滴中識別晶體時表現(xiàn)不佳。為此，F(xiàn)ormulatrix開發(fā)了Sherlock，一種能夠在混合其他類別液滴中識別晶體的高級AI自動評分模型。

Sherlock不僅在更大、更多樣化的數(shù)據(jù)集上進行了訓練，還配備了新功能，在與科學家評分成像的吻合度上優(yōu)于MARCO�，F(xiàn)在，Rock Maker v4中包含了Sherlock和MARCO，用戶可以選擇自動評分模型來評分他們的結晶實驗。

歡迎加入我們的網(wǎng)絡研討會，了解如何通過Sherlock提升蛋白結晶實驗的評分效率，節(jié)省時間，并提高您對數(shù)據(jù)結果的信心。

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