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人工智能(AI)和机器学习(ML)的使用正在迅速改变生物医学研究的各个领域,而干细胞生物学也不例外。将干细胞培养和区分为特定谱系需要精确控制各种变量,包括细胞密度,养分浓度,温度和生长因子。手动优化这些条件是耗时,劳动力密集的,并且通常依赖于反复试验。但是,AI和ML具有通过确定干细胞培养和分化的最佳条件来加速这一过程的潜力,从而导致更有效,更一致的结果。高级计算技术和干细胞生物学的交集有望简化研究,降低成本并提高基于干细胞的疗法的质量。
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