数据评估与分析方案
围绕样本来源、对照设置、批次、数据授权及研究终点，讨论数据可用性、任务边界和分析路径。
AI FOR CELLULAR DISCOVERY
理解细胞状态
探索药物响应
连接单细胞数据与人工智能，探索细胞在不同干预下的变化，让每一个研究假设，都有更清晰的验证方向。
CELL STATE · PERTURBATION · DRUG RESPONSE
CELLULAR INTELLIGENCE
从观测，走向预测。
从观测，走向预测。
IN SILICO / CELLULAR LANDSCAPE
虚拟细胞概念可视化 · 非真实细胞影像
虚拟细胞概念可视化 · 非真实细胞影像
RESEARCH DIRECTIONS聚焦细胞层面的关键问题
01 / STATE细胞状态预测
02 / RESPONSE药物响应模拟
03 / PERTURBATION基因与环境扰动分析
PROJECT SERVICES
面向细胞研究的技术服务
围绕你的数据与研究问题讨论合作范围，具体工作包和验收标准在项目方案中确认。
细胞状态与扰动分析
结合项目数据讨论细胞亚群、差异响应、候选通路与模型选择；将统计关联、预测结果与机制假设分别呈现。
模型评估与验证设计
依据目标应用约定留出方案、对照基线、评价指标和候选验证条件，形成可复核的项目输出。
FROM DATA TO EVIDENCE
让模型与实验，
围绕同一个问题协同。
预测的价值，在于帮助研究者决定下一步验证什么。
定义研究问题
明确细胞类型、干预条件与观测终点，界定适用范围。
整理数据证据
关联对照、剂量、时间与批次信息，建立一致的数据视图。
建立预测任务
选择合适的表征与评估方式，比较基线并分析不确定性。
设计实验验证
将候选排序与机制假设转为可执行实验，回收结果再评估。
INSIGHTS
理解方法，也理解边界。
AI虚拟细胞是什么？从细胞表征到扰动预测
理解虚拟细胞的研究对象、核心任务与适用边界。
阅读全文 ↗药物响应模拟，为什么离不开剂量与时间？
将化合物、细胞背景和实验条件放在同一分析框架中。
阅读全文 ↗细胞预测模型如何验证，才更接近真实研究？
从数据隔离、基线比较到外部验证，建立可追溯的证据链。
阅读全文 ↗QUESTIONS & ANSWERS
关于 AI 虚拟细胞
什么是 AI 虚拟细胞？
AI 虚拟细胞是利用数据与计算模型，表征细胞状态并研究其在药物、基因或环境变化下响应的方法。具体模型通常只覆盖部分细胞类型、测量模态与扰动条件，并不等同于完整复制一个活细胞。
细胞状态预测与药物响应模拟有什么区别？
细胞状态预测关注细胞当前或未来的分子、形态与功能特征；药物响应模拟进一步引入化合物、剂量、暴露时间等条件，研究细胞在干预后的变化。两者可共享细胞状态表示，但任务与验证指标不同。
需要哪些数据才能开始？
先明确任务。单细胞转录组任务通常需要表达矩阵、细胞及样本元数据、对照组、扰动条件、剂量和时间信息；影像任务需要原始图像、采集设置及对应标签。是否适用，取决于数据质量、覆盖范围与授权条件。
START WITH A QUESTION
从一个细胞问题，开始探索。
明确研究目标、数据条件和验证路径，让预测服务于下一步实验。