W wielu dziedzinach biologii strukturalnej możliwe jest generowanie syntetycznych obrazów reprezentujących interesujące zjawiska. Takie obrazy, choć uproszczone i pozbawione wielu detali typowych dla rzeczywistych danych biologicznych, posiadają wyznaczoną algorytmicznie wartość etykiety (ang. ground-truth). Z drugiej strony, obszerne zbiory realnych obrazów z mikroskopii elektronowej pozostają w dużej mierze nieopisane, ponieważ ręczne etykietowanie wymaga rzadkiej wiedzy eksperckiej i jest niezwykle czasochłonne. Tworzy to znaczną lukę między dwoma ważnymi domenami: danymi syntetycznymi (łatwymi do etykietowania, lecz zbyt uproszczonymi) a danymi rzeczywistymi (bogatymi w szczegóły, lecz nieetykietowanymi).

Pracując z roboczym przykładem polikrystalicznych struktur (typu diament), znajdujących się w ciałach prolamellarnych w chloroplastach roślin, przedstawię (zalążek) metody, która pokonuje tę lukę. Prace te są prowadzone we współpracy z Grupą Nanomorfologii Plastydów na Wydziale Biologii oraz CNBCh Uniwersytetu Warszawskiego.

In many areas of structural biology it is possible to generate synthetic images representing the phenomenon of interest. Such images, although simplified and lacking many details typical of real biological data, come with an algorithmically determined ground-truth label. Conversely, large collections of real electron microscopy images remain largely unannotated, as manual labeling requires rare expert knowledge and is highly time-consuming. This creates a substantial gap between two important domains: synthetic data (easy to label but oversimplified) and real data (rich in detail but unlabeled).

Using polycrystalline diamond-like structures found in prolamellar bodies in plant chloroplasts as a working example, I will show (the inception of) a method that can bridge this gap. This is a work in progress done in collaboration with the Plastid Nanomorphology Group at the Faculty of Biology and CNBCh, University of Warsaw.