想象一下，您正在遇到一个模仿细胞文化的游戏，您需要使用三个主要的“百科全书”模块，“ 3D Modeler”和“实时跟踪系统”和“自动实验室”来培养和优化各种虚拟细胞。这样的设计架构可以应用于真正的科学研究吗？ 3月25日，西湖大学医学院的郭天南教授的团队发表了一篇有关细胞研究的评论文章，该文章系统地解释了建设方法和开发AI虚拟细胞的方向。该团队建议包括三个主要数据列，包括先验知识，静态结构和动态状态，以及一个闭环活跃的研究系统，以生成准确且测量的虚拟细胞模型，并加快Biomedi Processcal研究和药物开发。传统的细胞实验通常需要大量资源，实验结果易于突变。科学家建议该公司虚拟细胞的看法，降低实验成本并提高研究的准确性和效率。但是，早期的虚拟细胞模型依赖于低通量生化实验，并使用微分方程或随机模拟方法来建模特定的细胞过程。数据的集成和模拟的动态功能受到限制，因此难以充分描述单元的复杂性。随着高通量生物技术和人工智能的发展，AI虚拟细胞已成为一个新的研究方向。 Guo Tia的团队建议，AI虚拟细胞的构建取决于三个主要数据列：前面的知识涵盖了生物医学文献，分子表达和成像数据，为模型提供了基本框架；静态结构可以通过冷冻电子显微镜，空间幻象和其他技术提供细胞的三维空间结构。动态状态公司生理过程和外部扰动的影响。科学家可以依靠高通量的OMIC数据来系统地研究不同细胞态中大量分子的变化，以确保AI虚拟细胞的“活性”。 “三个主要数据列就像'百科全书'，'3D建模'和'实时监控系统'在模拟的单元游戏中。伴随着BYAI算法，它可以为虚拟单元的构建提供必要的基础。郭天南介绍了对传统构建方法的响应，该方法依赖于依赖于无序数据的积累，该方法依赖于无线电图的积累，该系统依靠被无线电的积累，该系统的积累，依据是无线电的积累，依据是无线电的积累，依据是无线电图，该方法依据了，该方法依赖于被无线电的积累，该方法依据了，该方法依据了，该方法依据了，该方法依赖于无线电图的积累。设计实验，设计师实验，i-自然经验。扰动，模型能够优化。它是相对较丰富的数据，并广泛用于生物学领域。 “郭天南说，降低阈值d从简单模型开始，将有助于优化AI虚拟单元格的数据需求，建模技术和轮廓，这为扩大更复杂的蜂窝系统中的未来奠定了基础。在AI中，将深入的学习技术结合在一起，以研究复杂的数据，并最终促进系统生物学开发，个性化药物和研究和药物开发，为细胞行为研究提供了新的观点。
