基于图像处理的FRET定量测量区域自动选择方法AutoFRET及其在活细胞分子互作动态监测中的应用

荧光共振能量转移(E-FRET)技术因其检测快速、对荧光团无创且兼容宽场与共聚焦显微镜，被广泛用于活细胞分子互作动态监测。针对E-FRET需人工筛选海量图像区域的痛点，研究人员开发出基于图像处理的自动化解决方案AutoFRET，通过创新算法实现目标区域精准识别，并首创基于细胞形态学的死细胞排除方法。实验验证其准确率超95%，将分析耗时缩短至分钟级，为定量生物学研究提供高效可靠平台。

　　

基于发射光谱的荧光共振能量转移技术(E-FRET)凭借其快速检测特性、对荧光分子的非侵入性优势，以及与宽场显微镜和共聚焦系统的完美兼容性，已成为动态观测活细胞内分子相互作用的黄金标准。然而传统E-FRET分析面临严峻挑战：研究人员不得不耗费大量时间人工筛查成千上万张图像，只为寻找符合特定标准的目标区域，这一过程既缺乏成熟的自动化解决方案，又难以避免主观偏差。

为此，研究团队重磅推出革命性工具AutoFRET。这套智能系统巧妙运用图像处理算法，能在庞杂的影像数据海洋中快速锁定目标区域，其精准度令人惊叹。更值得关注的是，针对图像中死细胞可能干扰实验结果这一长期难题，团队另辟蹊径开发出基于细胞形态特征的创新判别方法，有效实现了实验数据的净化处理。

实际测试表明，AutoFRET展现出超乎想象的性能：平均准确率突破95%大关，将传统需要数小时的数据分析过程压缩至分钟级别。这项突破不仅为FRET技术驱动的活细胞分子互作定量研究搭建了高度自动化平台，其创新性的算法架构更为图像处理技术在生命科学领域的深度应用开辟了新航道。可以预见，这项兼具智能化和高可靠性的研究成果，必将推动定量生物学研究迈入新纪元。