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Nature:利用深度学习可预测细胞外观,帮助发现病变过程

2017.4.10

  据Nature最新报道,艾伦细胞科学研究所(Allen Institute for Cell Science)发布的网站Allen Cell Explore,包含数千个干细胞的三维立体图像,不止是发现每个细胞的独特外观,通过深度学习算法,该研究所还对细胞的外观进行了预测。改变一个基因对细胞整体而言,如同一场正在进行的球赛换了球员,细胞的命运或将被改变。而细胞内部这场球赛的后续过程,也将在人们眼前栩栩如生地呈现。

  干细胞为何如此重要?

  干细胞在一定条件下,可以分化成多种功能细胞。人,都是从受精卵这一个干细胞发育而来。诱导多能干细胞(iPS),是首度无需使用受精卵或是胚胎干细胞而创造出具有分化能力的干细胞,它为干细胞的研究提供了丰富的细胞来源,也促进了细细胞分化机制的研究。从任何一个细胞,可以诱导发育到另外一种人类需要的细胞,这是一个充满了想象的空间。而且,如果使用患者自身细胞所创造出的ips细胞,培养出需要的组织或是器官移植回原患者身体内时,将可避开受到自身免疫系统攻击的难题。未来,也许女性细胞也可以制作出精子。甚至老化细胞的重生,都将不再只是想象。

  2012年10月,英国和日本两位科学家因“发现成熟细胞可以被重新编程为多功能的干细胞(即iPS)”而摘取2012年度诺贝尔生理学或医学奖, ips从而更为人们所知晓。

  没有两个干细胞是相同的,即使它们来源于同一个遗传克隆。如此惊人的多样性,在今天公开的一个巨大的3D干细胞图像在线目录中被揭示。这些图像源自经基因编辑工具CRISPR改变的细胞系,通过深度学习分析而生成。不久的将来,该网站将允许研究人员预测可能预示癌症和其他疾病的细胞布局的变化。

  这个名为 Allen Cell Explore(http://www.allencell.org/)的网站,由位于华盛顿西雅图的艾伦细胞科学研究所(Allen Institute for Cell Science)建立,包含了超过6000张诱导性多能干细胞(ips)的图片,这些细胞的特定基因由于使用了荧光标记物而发光。

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