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何为空间组学中的良好形态学表示？
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
形态学分析在表型药物发现中起着重要作用。机器学习和深度学习的进展推动了形态学分析的发展，包括复合物的作用机制研究、药物重用、细胞形态动力学的表征和新型治疗药物的发展。本综述总结了形态学分析流程、分析策略和可获取的基准数据集，并强调了深度学习在细胞分割、图像表征学习和多模态学习中的应用。同时，阐述了形态学分析在表型药物发现中的应用和面临的挑战和机遇。
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关键要点
- 形态学分析在表型药物发现中是重要工具。
- 高通量自动成像技术能够捕捉单细胞水平的广泛形态学特征。
- 机器学习和深度学习推动了高内容图像的高通量分析。
- 形态学分析促进了复合物作用机制研究、药物重用和新型治疗药物的发展。
- 综述总结了形态学分析流程和多种分析策略。
- 介绍了公开可获取的基准数据集。
- 深度学习在细胞分割、图像表征学习和多模态学习中有重要应用。
- 形态学分析在表型药物发现中的应用面临挑战和机遇。
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