细胞作为生物生命活动的基本单位,是人类了解并认识生物的基础。由于生物体中细胞数量庞大种类繁多,使得人类认识细胞十分困难。转录组的提出,为细胞表型和功能研究提供了重要科学依据。空间转录组研究的重要一环是识别细胞中RNA的类别并获取细胞中的RNA分布。单细胞RNA测序作为目前转录组研究的重要技术手段,可以对组织样本种的所有RNA进行测序,并且能反应细胞之间RNA分布的差异。然而该技术无法实现对亚细胞尺度的RNA测序。单分子定位技术的出现解决了上述问题,然而该技术所带来的荧光探针漂白问题又成为了新的研究方向,生物学家试图用光片显微镜以及三维成像系统解决这一问题。然而目前对于RNA三维成像系统,如何对RNA信号进行解析并重建RNA分布尚待研究。因此本文主要围绕RNA分子三维定位及重建展开,主要内容如下:(1)针对目前基于Rselleckchem LY-188011NA三维成像系统没有好的方法对RNA信号进行解析,从而无法解决单分子定位方法带来的荧光探针漂白问题。本文提出了一种基于卷积神经网络的三维单分子定位方法,该网络架构由3个堆叠的编解码器组成,两个属于特征提取模块,一个属于预测模块。这种堆叠式的网络架构主要考虑到每一帧图像中荧光分子密度差异,不同密度下的荧光direct to consumer genetic testing分子的特征存在差异。特别是重叠的荧光分子,共同使用一个编解码器进行特征提取可能使网络不易收敛。因此针对不同密度的荧光分子图像,按照通道类别高密度和低密度分别进行特征提取。仿真数据和实验数据的实验结果表明,本文提出的三维定位方法获得了较好的检出率和定位精度。(2)针对RNA三维成像数据的特殊性,本文提出了一个基于RNA定位数据的三维重建框架。根据求得的每一帧原始图像中的RNA分布,通过该三维重建框架,可获得样本中完整的RNA分布情况。该框架包括坐标变换、三维拼接以及定位点去重三部分。其中定位点去重是一个关键步骤,本文结合定位点数据坐标等数据特征,提出了一种基于定位点相对距离的去重方法。该方法可通过并行计算,快速找出所有帧中同一位置的RNA分子点,同时对相邻帧的RNA分子点进行处理。为了验证整个三维定位重建过程的性能,在仿真数据和实际小鼠脑片数据上进行了实验,最终完成重建结果。本文对RNAAZD9291化学结构三维信号解析(定位和重建)方法的研究,是为解决单分子定位方法的荧光探针漂白问题做的一次探索,提供了一个可行的解决方案。