**自监督学习推动形态学分析：通过细胞扰动表征学习对比洞察**

_Advancing morphological profiling with self-supervised learning through comparative insights into representation learning of cellular perturbations_

> 该研究利用自监督学习方法，通过对比细胞扰动下的表征学习，显著推动了形态学分析技术的发展。

**来源信息**
- **来源**：Nature：机器学习主题（RSS）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-29 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.nature.com/articles/s41592-026-03270-z)