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AI揭示了开发胚胎模型的隐藏特征
科学家试图通过由由诱导多能干细胞或IPSC组成的模型重新创建实验室中的那些较早时刻，以捕获一个人的发展。
来源:英国物理学家网首页科学家试图通过由由诱导多能干细胞或IPSC组成的模型重新创建实验室中的那些较早时刻，以捕获一个人的发展。
诱导的多能干细胞是经过修饰的细胞，具有成为体内任何细胞的能力，就像发育中的胚胎中的干细胞一样。
多能干细胞 干细胞创建三维，现实的胚胎模型是第一个障碍。下一个障碍是检查它们，以找出随着胚胎的发展而发生的情况。
副夫（Jianping Fu）博士实验室的论文。密歇根大学医学院使用通常称为AI的人工智能来揭示此过程的隐藏特征。
人工智能实验系统，例如FU和他的团队最初于2017年开发，此后由其他团队生成，因为它们是异质的，这很难研究，这意味着有许多不同和随机的功能。
“我们在文化中看到了非常不同的细胞类型和结构，因此很难理解我们所看到的内容。”
传统上，克服这一点的一种方法是在特定时间点检查样本，并平均它们如何随时间变化。
从以前的工作中构建，FU的前研究生Kejie Chen博士建议使用AI分析培养数据。
“我碰巧看到了几篇有关使用AI模型（即物理知识神经网络）来分析植物图像的论文。这些论文显示了有关如何应用神经网络模型来研究植物生长动态和引起植物性众所周知的因素的结果非常有希望的结果。受这些作品的启发，我应该立即想尝试这些方法来研究这些方法。”
神经网络 纸 细胞分化