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由威斯康星大学密尔沃基分校领导的一项研究合作首次制作了一部三维电影，展示了一种准备感染健康细胞的病毒。该研究有可能从根本上促进我们对细胞内生物过程如何发挥作用的理解。这可能会导致更好地治疗由病毒引起的人类疾病。UWM物理学家使这一壮举成为可能，他们开发了新一代强大的算法来重建来自未分类的噪声数据海洋的连续图像。
使用最亮和最快的成像设备 - 加利福尼亚SLAC国家加速器实验室的X射线自由电子激光器(XFEL) - 一个国际研究团队收集了数百万个未知方向和状态的病毒的“快照”。
“在过去，科学家们试图通过观察开始时的静态照片和过程结束时的静态照片来推断分子级生物过程中发生的事情，”UWM杰出教授Abbas Ourmazd说。“但你不知道两者之间会发生什么。通过这种方法，我们可以看到生物机器发挥其功能。”
通过结合机器学习，微分几何，图论和衍射物理学的概念，研究人员创建了一种能够重建序列图像的算法。
这项工作是与亚利桑那州立大学的病毒学家Brenda Hogue教授和SLAC的Linac Coherent Light Source的Andrew Aquila及其同事合作完成的，今天发表在“自然方法”杂志上。
为了复制，病毒侵入了一个健康细胞，释放出它的DNA并有效地劫持了细胞的机器来制造自身的拷贝。然后排出大量的病毒后代以感染其他细胞。
研究人员的研究结果表明，病毒重新排列其基因组内容并形成管状结构，将其DNA清空成细胞。
“这项工作为理解病毒在感染过程中所经历的变化提供了一种新方法，”Hogue说。
除了展示这些事件如何展开之外，UWM的研究人员还发现，病毒基因组的重组和管状结构的形成不是独立事件，而是协同同步过程的一部分。
大多数病毒太小，无法用光拍摄。XFEL强烈的X射线闪光通过衍射产生纳米级粒子的“快照”。X射线撞击粒子并以一种模式散射，该模式为数学重建提供数据。
五年多以前，UWM高级研究员Ahmad Hosseinizadeh是论文的第一作者，他开始研究将嘈杂的XFEL快照转换为静态3D图像所需的算法。UWM副教授彼得施万德说，从那里，与不同背景的科学家合作取得了进展。“人们不认为可以做到，”施万德说。
“自2009年以来，我们一直在开发算法以正确的顺序重建图像，因此UWM团队已经做好了进行这种分析的准备，”他说。“但这很困难。我们能够通过观察实验的完成情况并使数据科学适应数据来使其发挥作用。”
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