媳妇的美好时代

新方法使科学家们能够以前所未有的细节观察细胞的分泌情况_我的网站

一 |     8月24日消息，小米今日正式发布玄戒O3芯片，定位为面向最高端产品的“AI旗舰SoC”。该芯片在安兔兔跑分中高达522万分，成为首个突破500万分大关的旗舰级移动平台。    由麦凯尔维工程学院机械工程和材料科学的Lilyan & E. Lisle Hughes教授Srikanth Singamaneni和Singamaneni实验室的前博士后Anushree Seth领导的研究人员开发了FluoroDOT测定法。    

    玄戒O3的NPU架构经过全面重构，专为Xiaomi MiMo端侧大模型打造，具备200TOPS张量算力与3.13TFLOPS向量算力，端侧AI性能相较上代提升45%。

二 | 该研究最近发表在《细胞报告方法》上。

三 |     不止NPU性能强劲，玄戒O3更将全模块融入AI能力。这种高度敏感的检测方法能够在大约30分钟内看到并测量单个细胞分泌的蛋白质。CPU新增双SME2加速单元，GPU集成8颗NX 神经网络加速器。树突状细胞在不同时间点分泌蛋白1（TNFa，红色显示）和蛋白2（IL-6，黄色显示）的FluoroDOT检测图像（从左到右。未受刺激、受刺激30分钟、1小时、2小时和3小时）。细胞的细胞核以蓝色显示。

四 | 白色箭头突出显示了只分泌一种蛋白质或两种蛋白质的不同数量和不同时间点的细胞。    

    ISP内置AINR单元，DPU配备硬件级AI超分辨率模块，ADSP亦内嵌AI引擎。

五 | 无论是端侧AI推理、硬件级超分插帧，还是夜景视频降噪，均实现全面进化。    缓存配置同样豪华，主要缓存总计60MB，包含12MB L2缓存、16MB L3缓存，GPU与NPU各自配备独立缓存，另有16MB系统级共享缓存，共同带来行业领先的82ns静态时延表现。图像: Srikanth Singamaneni/华盛顿大学与来自其他大学和华盛顿大学医学院的科学家一起发现FluoroDOT检测法用途广泛，价格低廉，可适应任何实验室环境，并且有可能比目前常用的检测法更全面地了解这些蛋白质。生物医学研究人员通过分泌蛋白来了解细胞间通讯、细胞信号传导、激活和炎症等方面的信息，但目前的方法在敏感性方面受到限制，而且可能需要24小时的繁琐处理流程。    

         

。质子-荧光是Singamaneni实验室创造的一种质子增强的纳米标签，比传统的荧光标签亮16000倍，信噪比超过30倍，这是FluoroDOT检测法与其他检测法的区别所在。Singamaneni说："质子-荧光剂是由金属纳米粒子组成的，它作为天线拉入光线并增强分子荧光团的荧光发射，从而使它成为一种超亮的纳米粒子。"这种质子-荧光的超亮发射使用户能够看到极少量的分泌蛋白，这是他们在现有测定法中无法做到的，加上利用定制的算法，用每个簇或斑点的颗粒数量或点状图案，实现以数字方式测量高分辨率信号。此外，它不需要特殊设备。

六 | Singamaneni和他的合作者于2020年在《自然-生物医学工程》杂志上首次发表了他们的等离子体氟化物工作。这项正在申请专利的质子荧光技术由圣路易斯华盛顿大学技术管理办公室授权给Auragent生物科学有限公司。"使用一个简单的荧光显微镜，我们能够同时对一个细胞以及它周围分泌的蛋白质的空间分布进行成像，"Seth说，他作为Singamaneni实验室的博士后学者从事这个项目，并作为Auragent生物科学公司的首席科学家（细胞应用）继续从事这项工作。

七 | "我们看到不同细胞类型的有趣分泌模式。这种检测方法还能同时观察来自单个细胞的两种类型的蛋白质。

八 | 当多个细胞受到相同的刺激时，我们可以将同时分泌两种蛋白质的细胞与只分泌一种蛋白质或根本不分泌的细胞区分开来。"为了验证这项技术，该团队使用了从人类和小鼠细胞中分泌的蛋白质，包括感染了结核分枝杆菌的免疫细胞。

九 | 合作者和共同作者之一，医学博士Jennifer A. Philips，医学和分子微生物学系的Theodore和Bertha Bryan教授，以及医学院传染病科的共同主任，已经在她的实验室中使用了FluoroDOT测定。Philips举例说："当结核分枝杆菌感染免疫细胞时，这些细胞通过分泌重要的免疫蛋白（称为细胞因子）做出反应。但不是所有的细胞都以同样的方式对感染做出反应。FluoroDOT测定使我们能够看到群体中的单个细胞如何对感染做出反应--看到哪些细胞正在分泌以及朝哪个方向分泌。这在旧技术中是不可能的。

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Published on:12:42:46