美国研究人员开发出一种过程可获取的深度学习计算机新算法，能够揭示细胞的内部活动。相关论文3月6日在线发表于《自然—方法》。
人工智能可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别、语言翻译和玩游戏。深度学习网络也称人工神经网络，它们越来越多地被用于生物数据分析自动化。
深度学习模型的一个挑战是它们的“黑箱”性质，也就是说无法轻易鉴定一个模型执行某项任务时的过程。在生物应用方面，调查深度学习模型如何识别和处理所分析的数据的能力或许可以帮助研究者更好地理解这些数据背后的生物学。
来自d-cell.ucsd.edu的网站截图，研究人员可以使用加州大学圣迭戈医学院开发的一种新型虚拟酵母细胞DCell。
加州大学圣地亚哥分校的TreyIdeker及同事通过将一个深度学习算法的结构映射在已知细胞内分子系统的结构上，创建了一个“可视的”人工神经网络——虚拟酵母细胞DCell。
DCell模型是将模型内部运作与真实系统的内部运作耦合在一起，是一种嵌入个包含真核细胞子系统的分层结构的可见神经网络（白癜风能治疗吗专家为你分析白蚀症有何表现
