然而,拥有数据和理解数据之间,还隔着一道巨大的鸿沟。 如何从这些纷繁复杂的3D图像中,客观、稳健、可解释地解读细胞内各种结构的组织方式和动态变化,一直是细胞生物学面临的核心挑战。 7月3日,发表在 《 Nature Methods 》 上的一项研究“ Interpretable representation learning for 3D multi-piece intracellular structures using point clouds ”,为我们带来了全新的解决方案。
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