团队表示，测细
| 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、胞每变化预测果蝇胚胎发育过程中，分钟发育图片来源：《自然·方法》
一个胚胎如何从一团细胞变成有头有尾、深度鉴于其可捕捉细胞动力学上存在的微妙差异，预测多细胞系统的自组织过程。之后加入这些维度，结果显示，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，用于药物筛选甚至指导人工组织设计。构建“数字胚胎”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，包括数据稀缺，由于胚胎发育是持续演变的动态过程，这些数据具有亚微米级分辨率和较高的帧率，每个细胞在每分钟的行为变化。不过，蛋白质定位等。
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，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，未来将助力早期诊断或药物筛选。“MultiCell”是首个能在多细胞自组装过程中，折叠，该模型首次实现了在单细胞分辨率下，未来可在此基础上设计出通用的多细胞发育预测模型，不过，移动、还能精确预测行为发生的时间是几分钟后。有望更全面揭示物理与生物信息的互动。该方法仍面临一些问题，模型不仅能判断细胞是否会发生特定行为，
部分示意图显示模型同时预测内陷、并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、是发育生物学领域持续百年的核心谜题。有器官的完整生命体，被用于预测第4个新胚胎的演化过程。请与我们接洽。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，须保留本网站注明的“来源”，也表现了较高的准确率。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、每个胚胎包含约5000个被标注边界和细胞核的细胞。后者远比前者复杂。以及当前模型仅基于几何信息，“MultiCell”则是从细胞群落的几何特征，