SMLMFlow：流匹配提升单分子定位显微镜结构分辨率

单分子定位显微镜（SMLM）虽能生成纳米级精度的分子坐标，但数据受实验、成像和处理过程中的噪声影响，导致点云模糊，限制了对复杂细胞结构的准确分析。近日，研究人员开发了SMLMFlow，一种结合图神经网络和层次变换器与流匹配的机器学习框架。该框架通过流匹配技术有效去噪，将模糊的点云重构为高分辨率结构。实验显示，SMLMFlow能显著提升结构分辨率，使研究人员能更可靠地量化细胞中的复杂组装结构。该研究为SMLM数据分析提供了新工具，但仍为预印本，尚未经同行评审。