清华大学戴琼海院士团队再发Nature Methods，半年内实现帽子戏法

摘要：戴琼海院士团队又发Nature Methods了。10月20日，清华大学戴琼海与吴嘉敏合作，作为共同通讯作者在方法学顶级期刊《Nature Methods》上报道了用于大规模高效细胞追踪的对比嵌入学习框架—CELLECT。大规模细胞行为的定量分析在理解多种生理

戴琼海院士团队又发Nature Methods了。10月20日，清华大学戴琼海与吴嘉敏合作，作为共同通讯作者在方法学顶级期刊《Nature Methods》上报道了用于大规模高效细胞追踪的对比嵌入学习框架—CELLECT。大规模细胞行为的定量分析在理解多种生理病理机制中的作用日益关键，但在实际应用中同时实现高性能与高效率的细胞追踪仍面临挑战。

该研究提出了CELLECT——一种用于大规模高效细胞追踪的对比嵌入学习方法，并在Cell Tracking Challenge的秀丽隐杆线虫数据集上进行了验证。通过对多样化细胞结构的潜在嵌入进行对比学习，CELLECT模型仅需在单个公开数据集上预训练，即可在不同成像模式和物种间有效迁移，具有广泛的泛化能力。借助先进的双光子成像技术，CELLECT实现了小鼠淋巴结生发中心形成过程中大规模B细胞频繁分裂的实时三维追踪，定量识别小鼠脾脏中的细胞-细菌相互作用，并在剧烈非刚性运动期间高保真地提取神经信号。这些结果展示了CELLECT在免疫学、病理学和神经科学中的广泛应用前景。

本文第一完成单位为清华大学，最后通讯作者为戴琼海。而本篇文章也是戴琼海团队今年发表的第3篇Nature Methods了。此前在4月29日，中国科学院生物物理所/清华大学李栋和清华大学戴琼海合作在Nature Methods发表了关于快速自适应超分辨率晶格光片显微镜技术，用于快速、长期、近乎各向同性的亚细胞成像的文章，戴琼海为共同通讯作者。而在不到2周后的5月12日，清华大学戴琼海、吴嘉敏与天津大学杨敬钰合作，作为共同通讯作者又在Nature Methods发表了关于基于物理驱动的自监督学习，用于光场显微镜的快速、高分辨率、鲁棒的三维重建的文章，戴琼海为本文的最后通讯作者。

也就是说在4月29日至10月20日，不到半年的时间里，戴琼海以（共同）通讯作者的身份带领团队连发3篇《Nature Methods》。要知道作为方法学顶级期刊，《Nature Methods》的发文难度还是相当大的，此前该期刊除了去年全年发文量突破了200篇外，其余时候均只有100多篇；国人前些年，每年在该期刊的发文也是屈指可数的，近2年才逐渐开始多了起来。但在同一年在该期刊上实现发文“帽子戏法”，还是很少见的。

戴琼海，我们此前也多次介绍过了，本次就简单回顾一下。他生于1964年，本科毕业于陕西师范大学，此后还在钢铁厂工作过。后来又在东北大学取得了硕士和博士学位。他目前为清华大学自动化系教授，是我国显微光学成像技术的领军人物之一，他在2017年当选为了中国工程院院士。去年他曾作为通讯作者在不到半年时间内实现了CNS顶刊大满贯，另外他和方璐合作的“太极”光计算芯片和“太极-II”光训练芯片的研究成果还被评为了中国两院院士评选的十大科技进展新闻和国家基金委中国科学十大进展。

上述3篇文章中2篇的共同通讯作者吴嘉敏，他是一位“土生土长”的清华人。他分别于2014年和2019年在清华大学取得学士和博士学位，博士期间曾到哈佛大学医学院访学。博士毕业后他继续在清华大学进行博士后研究，并在2021年正式入职清华大学，目前为该校自动化系的副教授。吴嘉敏的主要研究领域为计算光学，生物医学成像，系统生物学和人工智能等，并在领域内取得了一系列突出成果；他曾获《麻省理工科技评论》亚太区“35岁以下科技创新35人”、青橙奖和今年的科学探索奖，他也是今年年龄最小的获奖人之一。