Wissenschaftler der Universität Exeter und der Swansea University nutzen Bildflusszytometrie und künstliche Intelligenz, um Pollen schneller und genauer zu analysieren. Durch die Kombination dieser modernen Technologien streben die Forscher an, ein umfassendes Verständnis für gegenwärtige und historische Umweltveränderungen aufzubauen. Pollenkörner können enthüllen, welche Pflanzenarten zu unterschiedlichen Zeitpunkten in der Geschichte gediehen sind, bis zu Millionen von Jahren zurück. Bisher haben Wissenschaftler oft manuell Pollenarten unter einem Lichtmikroskop gezählt, was zeitaufwändig ist. Das neue System kann Pollen schnell identifizieren und kategorisieren und ermöglicht so ein besseres Verständnis von Biodiversität, Klimawandel und Allergenen. Das Team hat das System erfolgreich eingesetzt, um einen 5.500 Jahre alten Sedimentkern zu analysieren und innerhalb einer Stunde über tausend Pollenkörner zu klassifizieren, was für einen Spezialisten bis zu acht Stunden gedauert hätte. Die einzigartige Version des maschinellen Lernens, die in das System integriert ist, ermöglicht es, Pollen auch in unvollkommenen Proben zu identifizieren und Pollen zu kategorisieren, die nicht in den Trainingsbibliotheken enthalten sind. Die Wissenschaftler planen, das System in Zukunft weiter zu verbessern und es einzuführen, um Pollenprognosen zu verbessern und Heuschnupfenpatienten zu helfen, ihre Exposition zu reduzieren. Die Forschung wird von der National Environment Research Council (NERC) und den US-amerikanischen National Institutes of Health (NIH) unterstützt.
Einführung
Wissenschaftler an der Universität Exeter und der Swansea University nutzen bahnbrechende Technologien, um Pollen schneller und genauer zu analysieren. Durch die Kombination von Bildflusszytometrie und Künstlicher Intelligenz möchten die Forscher ein umfassendes Verständnis der aktuellen und historischen Umweltveränderungen aufbauen.
Wichtigkeit der Pollenanalyse
Pollenkörner können wertvolle Informationen über Pflanzenarten liefern, die zu verschiedenen Zeitpunkten in der Geschichte gediehen sind, teilweise bis zu Millionen von Jahren zurück. Traditionelle Methoden des manuellen Zählens von Pollenarten unter einem Lichtmikroskop sind zeitaufwendig. Dieses neue System bietet eine schnellere und effizientere Möglichkeit, Pollen zu identifizieren und zu kategorisieren, was ein tieferes Verständnis von Biodiversität, Klimawandel und Allergenen ermöglicht.
Bildflusszytometrie und Künstliche Intelligenz
Die Bildflusszytometrie ist eine leistungsstarke Technik, die die Fähigkeiten von Mikroskopie und Durchflusszytometrie kombiniert. Sie ermöglicht die schnelle Analyse einzelner Partikel, wie zum Beispiel Pollenkörner, indem detaillierte Bilder aufgenommen werden, während sie durch eine Flusszelle geleitet werden.
Ablauf der Durchflusszytometrie
Flüssigkeit mit Pollen wird in den Durchflusszytometer eingebracht, wo die Partikel in einer einzigen Reihe ausgerichtet und durch einen Laserstrahl geleitet werden. Wenn jedes Partikel durch den Laser gelangt, streut es Licht in verschiedene Richtungen. Diese gestreuten Signale werden dann von Detektoren erfasst, die Informationen über Größe, Form und Fluoreszenzeigenschaften der Pollenkörner liefern.
Künstliche Intelligenz und Pollenanalyse
Künstliche Intelligenz, insbesondere Deep Learning, spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung der Analyse von Pollenkörnern. Das System wird mithilfe großer Datensätze von kategorisierten Pollenbildern trainiert. Es lernt, Muster und Merkmale in den Pollenbildern zu erkennen, was ihm ermöglicht, Pollenarten in neuen Proben genau zu identifizieren und zu kategorisieren.
Vorteile und Anwendungen
Die Kombination von Bildflusszytometrie und Künstlicher Intelligenz bietet mehrere Vorteile und Anwendungen:
Schnellere Analyse
Verglichen mit traditionellen manuellen Zählmethoden kann das neue System eine große Anzahl von Pollenkörnern in kurzer Zeit schnell analysieren. Dadurch wird der Analyseprozess erheblich beschleunigt und ermöglicht es Forschern, effizientere Ergebnisse zu erzielen.
Verbesserte Genauigkeit
Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz in dem System verbessert die Genauigkeit der Pollenanalyse. Die Deep Learning-Algorithmen können Pollen auch in unvollständigen Proben identifizieren und kategorisieren und Pollenarten erkennen, die nicht in den Trainingsbibliotheken enthalten sind.
Verständnis von Biodiversität und Klimawandel
Indem Pollenproben aus verschiedenen Zeitperioden analysiert werden, können Forscher ein tieferes Verständnis für die Vielfalt der Pflanzenarten gewinnen und wie sie sich im Laufe der Zeit verändert hat. Dies kann wertvolle Erkenntnisse über den Einfluss von Klimawandel und menschlichen Aktivitäten auf Ökosysteme liefern.
Allergieforschung
Die Untersuchung von Pollenproben kann dazu beitragen, allergene Pflanzenarten zu identifizieren und zu überwachen. Diese Informationen können zur Verbesserung von Pollenprognosen genutzt werden und helfen Menschen mit Heuschnupfen, ihre Exposition gegenüber Allergenen zu reduzieren.
Fazit
Die Kombination von Bildflusszytometrie und Künstlicher Intelligenz revolutioniert die Pollenanalyse. Durch Automatisierung und erhöhte Genauigkeit können Forscher wertvolle Erkenntnisse über Umweltveränderungen, Biodiversität und Allergene gewinnen. Das Potenzial dieses Systems umfasst verbesserte Pollenprognosen und die Unterstützung von Personen bei der effektiveren Bewältigung ihrer Allergien. Diese Forschung wird vom National Environment Research Council (NERC) und den US National Institutes of Health unterstützt.
