作者聚焦：研究神经元线粒体中视黄酸受体的优化自动化方法

我的研究主要集中在神经科学领域，特别是我们想了解疾病的分子基础。这导致我们研究细胞、它们的结构以及执行不同细胞功能的细胞器。线粒体越来越受到越来越多的关注。

线粒体水平的异常正在成为理解疾病过程的绝对基础，它们甚至可能为新药或治疗策略提供有趣的靶点。在阿威罗大学，我们已经能够开发出对研究线粒体感兴趣的工具。不仅是显微镜和更传统的方法，而且我们已经能够优化自动分析工具与生物信息学策略相结合，以便在解决线粒体功能时能够量化并提供更详细的分析。

最新的进展包括用于图像分割和线粒体参数量化的机器学习算法。此外，还有高通量成像平台和深度学习算法，可提高线粒体表征的准确性和效率。目前用于推进线粒体分析领域的技术包括高分辨率显微镜、实时成像系统、与机器学习协议相结合的计算分析工具，以及用于线粒体形态学和生物学分析的 CRISPR-Cas9 基因组编辑。

目前线粒体领域的实验挑战包括开发可靠和准确的线粒体参数测量，考虑线粒体群体的异质性，分析线粒体和细胞生物学之间的相互作用，以及开发用于研究体内线粒体的非侵入性工具。我们的工具提高了效率和可靠性，可以对线粒体进行强大的自动化分析。此外，我们可以探索透明质酸受体调节在线粒体个性化医疗中的潜力。