Theis 谈虚拟细胞建模：常数基线常胜复杂模型

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   Latent Space

   Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 谈如何控制生物学与虚拟细胞

   Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 在访谈中讨论虚拟细胞建模：现有数据集上的扰动预测并非足够难的问题，不足以支撑复杂算法。他认为应转向 Biohub 刚宣布的 18 亿美元数据收集所对应的方向，用大规模、高精度、多尺度、共配准的生物数据预测分子→细胞→微环境→组织→器官→机体的演化及各尺度间的相互作用。

2. 22:48
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   Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 谈如何控制生物学与虚拟细胞建模

   Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 在访谈中讨论虚拟细胞建模的困境与新方向：现有扰动预测数据集难度不足，常数基线常击败复杂模型，部分原因是评估指标校准不佳。

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