美國艾倫細胞科學研究所歷時一年，制作出來自同一母細胞的不同干細胞3D圖片集，並在5日以“艾倫干細胞瀏覽器”的名義正式在線發布。這些可公開獲取的圖片集將幫助研究人員預測與癌症和其他疾病有關的細胞結構變化，加速干細胞、癌症及藥物開發的研究進程。
艾倫干細胞瀏覽器借助深度學習分析算法和基因編輯工具CRISPR-Cas9制成，包含6000多張誘導多能干細胞圖片，每張圖片內DNA、細胞膜和線粒體等重要結構都用不同顏色標記。
據《自然》雜志網站報道，一年前，艾倫細胞科學研究所主任瑞克・哈維茲帶領團隊，利用成人皮膚細胞重編程獲得未分化狀態的胚胎多能干細胞，並用基因編輯工具CRISPR-Cas9引入熒光標記物，讓那些能編碼負責細胞移動和維持細胞形狀的肌動蛋白基因發出特定熒光。結果發現，這些來自同一皮膚細胞的干細胞，其內線粒體和肌動蛋白纖維等重要組成部分的位置、形狀和數量等完全不同。
研究團隊內的計算機科學家利用深度學習程序對數千張圖片進行了分析，找到了不同細胞結構之間的相互關聯。深度學習程序能夠通過一兩點線索推測出細胞的結構信息，並將這些信息與真實細胞信息進行比較，不斷學習進步，從而演變成准確預測與疾病有關基因變異的3D交互工具。
參與人類細胞圖譜（HCA）研究的博德研究所計算機生物學家阿維・雷格夫認為，艾倫干細胞瀏覽器填補了細胞研究的空白，為研究人員認識同源干細胞的結構差異提供了一種全新工具。哈維茲團隊會在接下來幾個月時間裡，繼續對這一圖片集進行補充，包括處在不同分裂階段的干細胞，以及分化成心髒和腎髒細胞等細胞類型，以進一步完善該瀏覽器。（記者 聶翠蓉）
艾倫干細胞瀏覽器借助深度學習分析算法和基因編輯工具CRISPR-Cas9制成，包含6000多張誘導多能干細胞圖片，每張圖片內DNA、細胞膜和線粒體等重要結構都用不同顏色標記。
據《自然》雜志網站報道，一年前，艾倫細胞科學研究所主任瑞克・哈維茲帶領團隊，利用成人皮膚細胞重編程獲得未分化狀態的胚胎多能干細胞，並用基因編輯工具CRISPR-Cas9引入熒光標記物，讓那些能編碼負責細胞移動和維持細胞形狀的肌動蛋白基因發出特定熒光。結果發現，這些來自同一皮膚細胞的干細胞，其內線粒體和肌動蛋白纖維等重要組成部分的位置、形狀和數量等完全不同。
研究團隊內的計算機科學家利用深度學習程序對數千張圖片進行了分析，找到了不同細胞結構之間的相互關聯。深度學習程序能夠通過一兩點線索推測出細胞的結構信息，並將這些信息與真實細胞信息進行比較，不斷學習進步，從而演變成准確預測與疾病有關基因變異的3D交互工具。
參與人類細胞圖譜（HCA）研究的博德研究所計算機生物學家阿維・雷格夫認為，艾倫干細胞瀏覽器填補了細胞研究的空白，為研究人員認識同源干細胞的結構差異提供了一種全新工具。哈維茲團隊會在接下來幾個月時間裡，繼續對這一圖片集進行補充，包括處在不同分裂階段的干細胞，以及分化成心髒和腎髒細胞等細胞類型，以進一步完善該瀏覽器。（記者 聶翠蓉）
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