深度學習可以預測細胞外觀，幫助發(fā)現(xiàn)病變過程

華盛頓大學的細胞生物學家本杰明·弗里德曼（BenjaminFreedman）期待在艾倫研究所團隊用算法來識別更多基因或化學變化的iPS細胞后，使用Cell Explorer的預測功能。例如，弗里德曼說他可以從Allen研究所的一個熒光標記的干細胞中刪除與腎臟疾病相關(guān)的基因，并了解突變?nèi)绾斡绊懓l(fā)光結(jié)構(gòu)。然后他可以使用該網(wǎng)站的建模工具來確定其他細胞組分是如何被改變的。“最終，”弗里德曼說，“我們想要了解在整個細胞水平上引起腎臟疾病的過程。”