超越像素的生命：用于单细胞分析的深度学习方法

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我们的特邀演讲嘉宾，Peter Horvath教授，介绍了他基于单细胞大规模显微镜实验的工作。这种新颖的靶向方法包括使用机器学习模型，并最终实现了对选定细胞的成功DNA和RNA测序、蛋白质组学、脂质组学和靶向电生理学测量。

主要学习内容

  • 一种旨在消除照明和不均匀背景影响的新型显微镜图像校正方法
  • 使用微分几何、能量最小化和深度学习方法的新单细胞图像分割方法
  • 高级细胞分类器（ACC），一种能够根据从图像中提取的特征识别细胞表型的机器学习软件工具

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