深度學習可以預測細胞外觀，幫助發現病變過程

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的基因，并了解突變如何影響發光結構。然后他可以使用該網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。”