バーチャルリアリティを活用したクライオ電子線トモグラフィーデータの没入型セグメンテーションと解析

クライオ電子線トモグラフィー(クライオET)は、ナノメートルの分解能で細胞の超微細構造を3D可視化することを可能にしますが、手作業によるセグメンテーションは依然として時間がかかり、複雑です。クライオET断層撮影のための高度なバーチャルリアリティソフトウェアを統合した新しいワークフローを提示し、哺乳類細胞のミトコンドリアのセグメンテーションを通じてその有効性を示します。