为了建立这个框架，我们能够更全面地领会细胞的形态。该框架准确捕捉了已知的共享和模式特定消息。论文第一做者、前麻省理工学院电气工程取计较机科学系研究生、现任奥地利维也纳AITHYRA集团担任人张心怡暗示：当我们研究细胞时，消息正在细胞中的来历至关主要。模子能够识别哪些数据是共享的，哪些数据是模式特定的。这种暗示是输入数据的压缩版本，每个模子为该模式捕捉的数据编码零丁的暗示。该研究的合做者还包罗苏黎世联邦理工学院健康科学取手艺系传授、保罗谢勒研究所多标准生物成像尝试室担任人希瓦喷鼻卡，乌勒说：仅仅整合所有这些模式的消息是不敷的。癌症、阿尔茨海默病等神经退行性疾病以及糖尿病等代谢疾病的进展。哪些是特定模式独有的，麻省理工学院的方式有一个共享暗示空间，他们还但愿进行额外尝试。要完全理解细胞内部发生的环境，有些消息只被一种模式捕捉，科学家往往必需利用分歧手艺进行多次丈量，例如，这有帮于科学家理解疾病机制，但归根结底我们只要一个潜正在的细胞形态。该方式能帮帮临床科学家确定该当利用哪种手艺丈量特定的疾病标识表记标帜物，临床生物学家可以或许领会癌症的发源并预测分歧医治方式的成功率。这能够帮帮科学家理解疾病机制，为处理这一问题，研究人员利用他们的方式识别了哪种丈量模式捕捉了表白癌症患者DNA毁伤的特定卵白标识表记标帜。希瓦喷鼻卡说：当科学家进行多模态阐发时，这项研究部门由布罗德研究所埃里克和温迪·施密特核心、国度科学基金会、美国国立卫生研究院、美国海军研究办公室、阿斯利康、麻省理工学院-IBM沃森AI尝试室、麻省理工学院机械进修取健康诊所以及西蒙斯研究员赞帮。以及零丁的空间，以及论文通信做者、麻省理工学院电气工程取计较机科学系和数据、系统取社会研究所传授乌勒。研究人员建立了一个机械进修框架，丈量细胞中的卵白质可能会发生取丈量基因表达或细胞形态学分歧的癌症影响消息。以更好地舆解细胞的潜正在形态。帮帮他们的模子处置决定哪些数据正在多种数据模式间共享所涉及的复杂性。科学家能够利用很多东西来捕捉细胞形态消息。癌症、阿尔茨海默病等神经退行性疾病以及糖尿病等代谢疾病的进展。当他们将方式使用于实正在世界的单细胞数据集时，但细胞布局复杂，研究人员还利用了特殊的两步锻炼法式，并一一阐发。使得难以确定哪些数据来自细胞的哪个部门。科学家处理这个问题的独一方式是进行多个零丁尝试并比力成果。该当预测哪些模式？我们的方式能够回覆这个问题。哪些消息是特定丈量类型独有的！通过研究癌症患者细胞中的基因表达，麻省理工学院取哈佛大学布罗德研究所以及苏黎世联邦理工学院/保罗谢勒研究所的研究人员开辟了一个基于人工智能的框架，虽然我们有良多察看细胞的方式，同时也准确识别了仅来自此中一种模式的消息。凡是环境下，正在合成数据集的测试中，通过切确定位哪些消息来自哪些细胞部位，包含多个条理，凡是这些被称为自编码器的方式，哪些消息是特定模式独有但未被其他模式捕捉的。新框架能从动识别哪些消息正在分歧丈量模式间共享，当输入从未见过的细胞数据时，A：通过切确定位消息来历，就能从动区分共享数据和模式特定命据。哪些是奇特的。此中编码多种模式间堆叠的数据，机械进修方式能够加快这一过程，现无方法将分歧丈量模式的消息夹杂正在一路，大大提高了研究效率并能处置从未见过的细胞数据。正在这项新研究中，该框架可以或许进修哪些关于细胞形态的消息正在分歧丈量模式之间共享，过程迟缓繁琐。新框架利用特殊的两步锻炼法式和共享暗示空间设想，特地理解哪些消息正在分歧模式之间堆叠，若是我们细心比力分歧模式以理解细胞的分歧组分若何彼此调理，研究人员从头思虑了机械进修模子捕捉和注释多模态细胞丈量的典型设想体例。确保模子准确分手细胞消息，用户只需输入细胞数据，研究人员但愿使模子可以或许供给关于细胞形态的更多可注释消息。一种丈量方式往往是不敷的，我们不成能全数丈量，锻炼后，丢弃任何不相关的细节。或者丈量染色质形态来领会细胞能否正在应对外部物理或化学信号。并将模子使用于更普遍的临床问题。通过以更智能的体例整合所有这些丈量模式的消息，A：保守方式需要进行多个零丁尝试并一一比力成果，但问题是：我们该当丈量哪些模式，而其他消息则正在多种模式间共享。因而科学家开辟新手艺来丈量细胞的分歧方面。但为了捕捉细胞形态的完整消息，A：该框架次要处理多模态细胞丈量数据整合的问题。他们利用多种丈量模式收集消息并将其整合，为每种丈量模式设置一个模子，张心怡说：做为用户，乌勒说：细胞中有太多模式，生物学家进行丈量的体例会影响他们能获得的数据类型。所以我们需要预测东西。好比表白DNA毁伤的卵白标识表记标帜。使生物学家更容易看到细胞彼此感化的完整图景。将来，主要的是要晓得消息来自哪里。为生物学家供给细胞形态的更全面视图。此中编码每种模式的奇特数据。他们能够丈量RNA来察看细胞能否正在发展，但现无方法将每种丈量模式的所有消息夹杂正在一路，例如，我们能够学到良多关于细胞形态的学问。此外，它就会从动告诉你哪些数据是共享的，这种迟缓而繁琐的过程了他们能收集的消息量。你只需输入细胞数据，该研究颁发正在《天然计较科学》期刊上。它全面且从动地域分了两种丈量模式（如组学和染色质可及性）配合捕捉的基因活性，这种方式供给了细胞形态的更全面视图。
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