实时定量把控：单分子定位显微镜数据的质量控制新方案

为解决单分子定位显微镜（SMLM）数据处理耗时、质量评估困难的问题，艾克斯 - 马赛大学的研究人员开展了关于质量控制图（QCM）的研究。结果显示，QCM 能实时定量评估 SMLM 数据质量，优化实验条件，对相关研究意义重大。

　　在微观的细胞世界里，科学家们一直渴望看得更清楚、更准确。单分子定位显微镜（SMLM）的出现，如同给他们配备了超级放大镜，能在纳米尺度上重建细胞图像，帮助人们理解细胞的组织架构，探究生物大分子复合物的奥秘。然而，SMLM 技术就像一把双刃剑，虽然强大却也有着不少麻烦。

从样本准备、图像采集到数据处理和分析，整个流程极为繁琐，每一步都需要专业知识和精细操作。而且，数据质量的好坏直接影响最终结果的准确性，但现有的软件大多只能在数据采集后进行分析评估，无法在采集过程中实时把控质量。这就好比在射箭之后才发现箭靶位置不对，之前的努力可能白费，既浪费时间又消耗珍贵的样本。因此，开发一种能实时评估 SMLM 数据质量的工具迫在眉睫。

为了解决这些难题，艾克斯 - 马赛大学（Aix Marseille Univ）的 Sébastien Mailfert、Meriem Djendli 等研究人员展开了深入研究。他们成功开发了质量控制图（Quality Control Maps，QCM），这一成果为 SMLM 数据质量控制带来了新的曙光。相关研究成果具有重要意义，它能让实验人员在 SMLM 数据采集过程中实时了解数据质量，及时调整实验参数，提高实验效率和数据准确性，推动细胞生物学等领域的研究进展。

研究人员为开展这项研究，主要运用了以下关键技术方法：

1. 数学算法优化：基于广义似然比检验（GLRT）重新编写数学运算，优化粒子检测步骤，减少计算量，提高处理速度。
2. 点扩散函数（PSF）模型应用：利用高斯模型的 PSF，通过对数运算推导表达式，快速准确地估计粒子的亚像素位置和 PSF 尺寸。
3. 软件实现与应用：开发 QCM 软件包，包含在线和离线两种模式，可实时处理分析数据，并提供直观的质量控制指标展示。

下面来看具体的研究结果：

1. QCM 启发式算法：QCM 算法由超快速无监督定位（UFUL）和质量控制（QC）两个主要模块构成。UFUL 通过创新数学方法大幅减少粒子定位分析的计算步骤，检测 / 定位速度远超标准相机帧率；QC 模块则依据 UFUL 结果实时估算 SMLM 指标，并以直方图和地图形式展示3。
2. UFUL 性能评估：通过与最小均方误差（MMSE）估计器对比，利用合成数据测试 UFUL 性能。结果表明，在不同信噪比（SNR）和 PSF 尺寸条件下，UFUL 定位精度与 MMSE 相近且接近克拉美 - 罗下界（CRB），能有效估计 PSF 尺寸和粒子位置12。
3. UFUL 计算速率性能：在配备不同处理器（CPU/GPU）的计算机上评估 UFUL 对不同尺寸图像的处理速率。结果显示，GPU 计算能显著提升分析速度，使 QCM 可实时处理 UFUL 结果并展示质量控制指标45。
4. QC 模块和 QCM 界面：QC 模块根据 UFUL 提供的背景、粒子位置等信息，实时评估关键质量控制指标，并通过图形界面展示。QCM 界面操作简便，只需设置少量物理参数，即可展示多种指标的直方图和图像，辅助实验人员决策36。
5. QCM 分析稳健性评估：使用 DNA 折纸纳米尺作为校准标准，对比 QCM 与其他分析工具的结果。结果表明，QCM 能根据少量图像的分析结果，准确判断是否继续采集数据，与后续分析结果相符，有助于优化采集参数78。
6. QCM 优化生物样本 SMLM 采集：在对 β - 微管蛋白（β - tubulin）、核孔蛋白 Nup133 和线粒体 20kDa 外膜蛋白 TOM20 等生物样本的成像实验中，QCM 可在采集前快速优化成像条件，在采集过程中跟踪指标稳定性，确保实验顺利进行91010。

研究结论和讨论部分强调了 QCM 的重要意义：
QCM 符合 FAIR 原则，能与智能显微镜结合实现定量数据分析和实时反馈，减少实验试错次数。与现有软件相比，QCM 操作简单、界面友好，无需复杂参数设置，非专业人员也能轻松使用。不过，QCM 目前主要适用于低粒子密度（低于）的情况，对于分子分布不均匀的样本，还需结合其他算法进行后处理分析。此外，QCM 的离线模式在教学、标准化研究和论文审稿等方面具有重要价值，可无缝集成到多种数据分析框架中。虽然目前 QCM 已能快速分析大尺寸图像，但 SMLM 技术本身可能受光子收集数量限制，未来还需探索新的成像方法。总之，QCM 为 SMLM 数据质量控制提供了高效、实用的解决方案，推动了细胞生物学研究的发展，为进一步探索微观世界奠定了坚实基础。