德国慕尼黑亥姆霍兹研究中心、瑞士苏黎世联邦理工学院与德国慕尼黑工业大学合作，将深度学习技术用于预测造血干细胞的发育过程。该成果已发表在《自然方法》（Nature Methods）杂志上。 

　　根据慕尼黑亥姆霍兹研究中心研究人员的解释，造血干细胞变成特定类型细胞的决策过程无法观测。在这种情况下，唯一可能的方式是借助细胞表面标记物对这种决策进行回顾式验证。该团队已经开发出可以预测这种决策的算法，其中深度学习是关键。通过将现有数据与过去获得的细胞的发育经验进行对比，该算法能够对单个细胞的光学显微图像和视频进行分类。借助这种方式，算法可以“学习”某些细胞的行为方式，然后做出预测。相比传统方法，例如使用某些表面蛋白的荧光抗体，该方法能提前三代知道细胞的决策模式。 

　　来源：每日科学 

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