研究团队创新性地提出一种采用双目标设定的深度生成模型，该模型能够通过压缩潜在空间精准推断每个细胞的生物学时间，甚至实现零样本学习。基于小鼠发育图谱的验证表明，该模型具备百万级细胞数据的分析能力，支持跨平台细胞发育阶段的精准判定，并可通过虚拟扰动识别时序敏感基因。
（信息来源：吉林大学人工智能学院网站。https://sai.jlu.edu.cn/info/1026/5252.htm）
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研究团队创新性地提出一种采用双目标设定的深度生成模型，该模型能够通过压缩潜在空间精准推断每个细胞的生物学时间，甚至实现零样本学习。基于小鼠发育图谱的验证表明，该模型具备百万级细胞数据的分析能力，支持跨平台细胞发育阶段的精准判定，并可通过虚拟扰动识别时序敏感基因。
（信息来源：吉林大学人工智能学院网站。https://sai.jlu.edu.cn/info/1026/5252.htm）