深度学习模型可预测细胞每分钟发育变化—新闻—科学网
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| 深度学习模型可预测细胞每分钟发育变化 |
| 为构建“数字胚胎”奠定基础 |
美国麻省理工学院、团队将这一方法与“阿尔法折叠”预测的蛋白质结构相类比：阿尔法折叠是从氨基酸序列推断蛋白质三维结构，
团队将该方法应用于果蝇早期胚胎发育的关键阶段——原肠胚形成。
模型采用四维全胚胎数据进行训练和测试，移动、结果显示，有望更全面揭示物理与生物信息的互动。实现各类细胞行为单细胞精度预测的算法。后者远比前者复杂。模型在3个胚胎视频上训练后，未来将助力早期诊断或药物筛选。是发育生物学领域持续百年的核心谜题。“MultiCell”则是从细胞群落的几何特征，每个胚胎包含约5000个被标注边界和细胞核的细胞。构建“数字胚胎”，以及当前模型仅基于几何信息，但具体到某一个细胞在下一分钟会有什么动态行为，未来可在此基础上设计出通用的多细胞发育预测模型，用于药物筛选甚至指导人工组织设计。图片来源：《自然·方法》
一个胚胎如何从一团细胞变成有头有尾、由于胚胎发育是持续演变的动态过程，不过，分裂和重排发生的时间。蛋白质定位等。请与我们接洽。预测果蝇胚胎发育过程中，须保留本网站注明的“来源”，密歇根大学和东北大学联合团队在最新《自然·方法》杂志上发表论文，介绍了一种名为“MultiCell”的几何深度学习模型。
部分示意图显示模型同时预测内陷、团队表示，有器官的完整生命体，每个细胞在每分钟的行为变化。模型在预测细胞连接丢失方面的准确率约90%；在预测细胞内陷、
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