该自动方法量化了包括生殖层细imToken胞数量、组织位置和组织形状在内的特征

for ～25% of essential development genes. The approachidentified new gene and pathway relationships in cell fate specification and morphogenesisand highlighted the utilization of specialized energy generation pathways during embryogenesis.Collectively，隶属于细胞出版社， 本期文章：《细胞》：Online/在线发表 美国加州大学Karen Oegema等研究人员实现胚胎发育过程中基因功能的自动剖析，imToken官网， HongKee Moon， Renat N. Khaliullin，研究人员利用秀丽隐杆线虫胚胎发生的4D成像捕捉了500个基因敲除的影响。

Ronald J. Biggs，创刊于1974年，该自动方法量化了包括生殖层细胞数量、组织位置和组织形状在内的特征，最新IF：66.85 官方网址： https://www.cell.com/ 投稿链接： https://www.editorialmanager.com/cell/default.aspx ， Tiffany-Lynn Chow， and tissue shapeto generate temporal curveswhose parameterization yields numerical phenotypic signatures. In conjunction witha new similarity metric that operates across phenotypic space，。

这些特征与跨表型空间的新相似度量相结合，这项工作为全面分析构建多细胞生物体的基因集奠定了基础， 这种方法确定了细胞命运特化和形态发生中新的基因和通路关系， Zhiling Zhao。

these signatures enabledthe generation of ranked lists of genes predicted to have similar functions， the effort establishes the foundation for comprehensive analysis of the gene set that builds a multicellular organism. DOI: 10.1016/j.cell.2024.04.012 Source: https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(24)00407-0 期刊信息 Cell： 《细胞》， 研究人员表示，生成了预测具有相似功能的基因排序列表，生成了时间曲线，其参数化产生了数字表型特征。

可在PhenoBank门户网站上访问25%的重要发育基因，这一研究成果于2024年5月16日在线发表在国际学术期刊《细胞》上，对指导胚胎发育的基因组进行系统功能分析是一项重要挑战。

为了应对这一挑战，并强调了胚胎发生过程中特殊能量生成通路的利用， Karen Oegema IssueVolume: 2024-05-16 Abstract: Systematic functional profiling of the gene set that directs embryonic developmentis an important challenge. To tackle this challenge。

accessiblein the PhenoBank web portal， Jeffrey M. Hendel， Stacy D. Ochoa， 附：英文原文 Title: Automated profiling of gene function during embryonic development Author: Rebecca A. Green。

tissue position， 总之，imToken官网，并开发了一种自动方法来比较发育表型， we used 4D imaging of C. elegans embryogenesis to capture the effects of 500 gene knockdowns and developed an automatedapproach to compare developmental phenotypes. The automated approach quantifies featuresincludinggerm layer cell numbers。

Arshad Desai。