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机器学习模型为肌肉发育提供了新的视角

生命科学从未如此数字化。为了更多地了解生命过程,生物学家正在收集大量数据,计算机科学家通过他们开发的复杂计算模型来分析这些数据。

在过去的几年里,魏茨曼科学研究所生物分子科学系的 Ori Avinoam 博士一直在努力解决一个尚未解决的生物学难题:干细胞如何产生新的肌肉纤维?

在寻找答案的过程中,Avinoam 向内盖夫本古里安大学软件和信息系统工程系的朋友 Assaf Zaritsky 博士求助,他们一起开始开发一种能够跟踪这一复杂生物过程的机器学习模型。

正如研究人员在《分子系统生物学》中报告的那样,他们的模型可以在每个细胞独特的成熟过程中为其附加数字分数,这使他们能够在此过程中定义一个新颖的监管检查点。

发育肌肉组织的干细胞是在胚胎中产生的,但其中一些仍然存在于成年肌肉中。这些细胞大部分时间都处于休眠状态,但在生长、剧烈体力活动或受伤期间,它们会突然发挥作用。

在第一阶段,干细胞分裂以增加数量。然后它们停止分裂并经历所谓的分化——这是成熟过程的一部分,其中细胞专门执行独特的功能并获得实现该功能所需的特征。

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