一個細胞的數據由數萬張圖像組成，若通過這些圖像追蹤該細胞的所有細胞器，需要一個人花60多年時間。

因此，美國科學家借由高功率顯微鏡和機器學習，研發出一種新算法，可在數小時內繪制出整個細胞，在整個細胞的超高分辨率圖像中自動識別大約30種不同類型的細胞器和其他結構。

研究人員表示，該算法還能判斷特定的數字組合是否合理。例如，一個像素不能既位于內質網內，同時又位于線粒體內。

目前，研究團隊正在將成像提升到更高的細節水平，并進一步優化工具和資源，創建一個更為廣泛的細胞標注數據庫和更多種細胞和組織的詳細圖像。

這些成果將支持未來的新研究領域——4D細胞生理學，以了解細胞在構成有機體的不同組織中的相互作用。

相關論文發表在最新一期的《自然》雜志上。

前瞻經濟學人APP資訊組

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