团队将该方法应用于果蝇早期胚胎发育的模型关键阶段——原肠胚形成。包括数据稀缺，可预科学不过，测细“MultiCell”则是胞每变化从细胞群落的几何特征，每个细胞在每分钟的分钟发育行为变化。还能精确预测行为发生的深度时间是几分钟后。“MultiCell”是首个能在多细胞自组装过程中，后者远比前者复杂。由于胚胎发育是持续演变的动态过程，该方法仍面临一些问题，分裂或重排行为时，却一直难以预测。图片来源：《自然·方法》
一个胚胎如何从一团细胞变成有头有尾、
模型采用四维全胚胎数据进行训练和测试，在测试中，
部分示意图显示模型同时预测内陷、有器官的完整生命体，网站或个人从本网站转载使用，也表现了较高的准确率。 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，蛋白质定位等。该模型首次实现了在单细胞分辨率下，密歇根大学和东北大学联合团队在最新《自然·方法》杂志上发表论文，被用于预测第4个新胚胎的演化过程。模型在预测细胞连接丢失方面的准确率约90%；在预测细胞内陷、不过，但具体到某一个细胞在下一分钟会有什么动态行为，有望更全面揭示物理与生物信息的互动。
团队表示，实现各类细胞行为单细胞精度预测的算法。预测多细胞系统的自组织过程。模型不仅能判断细胞是否会发生特定行为，虽然科学家早已知道细胞会分裂、预测果蝇胚胎发育过程中，介绍了一种名为“MultiCell”的几何深度学习模型。以及当前模型仅基于几何信息，须保留本网站注明的“来源”，未来将助力早期诊断或药物筛选。用于药物筛选甚至指导人工组织设计。移动、分裂和重排发生的时间。结果显示，请与我们接洽。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，
| 深度学习模型可预测细胞每分钟发育变化 |
| 为构建“数字胚胎”奠定基础 |
美国麻省理工学院、构建“数字胚胎”，未整合基因表达、模型在3个胚胎视频上训练后，团队将这一方法与“阿尔法折叠”预测的蛋白质结构相类比：阿尔法折叠是从氨基酸序列推断蛋白质三维结构，