人工智能有助于新系统揭示细胞行为的变化

中国经济网络保留的所有权利 中国经济网络新媒体矩阵 在线音频 - 视觉节目许可证（0107190）（北京ICP040090） Xinhua News Agency, Jerusalem, April 5 (journalists Wang Zhuolun and Chen Junqing) Tel Aviv University in Israel recently released a Communiqué saying that university researchers have developed a SCNET system based on artificial intelligence that can understand new ways of studying treatment with complicated biological environmental environments such as environmental treatment as biological environmental environmental environmental environmental environmental environmental environmental environmental environmental environmental environmental environments such as environmental环境环境环境环境环境（如团块），预计将提供新的研究治疗方法。 公告说，当前的单细胞订单技术正在变得越来越成熟，使研究人员可以观察VE基因表达在生物样品中不同细胞群体的特性，并探索对单个细胞功能的影响。这种类型的研究在肿瘤环境中尤为重要，它不仅可以观察到治疗对癌细胞本身的影响，还可以分析其对肿瘤周围促进或抗癌细胞的影响。但是，副词辅助的相关技术仍然存在一些问题，这使得研究人员难以准确地获得控制细胞功能的遗传方法的变化。 研究人员说，SCNET系统将单细胞数据与基因接触网络融合在一起，该数据置于不同代之间的可能相互作用路径。该系统提高了样品中细胞群体识别的准确性，可以揭示在多种条件下遗传细胞的遗传特征，并且它可以帮助科学家了解健康状态和T的细胞机制和T的细胞机制。继承人对药物治疗的反应。 研究小组专注于具有抗癌潜力的T细胞种群，并使用新系统首次观察它，因为药物激活T细胞的细胞毒性功能，从而更有效地攻击肿瘤细胞。此发现以前很难使用传统的评估方法来识别。 公报说，SCNET显示了整合人工智能和生物医学科学的巨大潜力，并有望披露潜在的未来疾病机制并制定新的治疗计划。 相关的研究结果已发表在《英国科学杂志自然方法》上。