综述由AI生成探讨了人工智能如何重塑细胞生物学研究。重点包括显微图像分析从专用模型转向可泛化基础模型，动态追踪引入不确定性评估，以及虚拟染色降低实验成本。单细胞组学进入基础模型时代，强调预测而非仅聚类。空间生物学与多模态整合将细胞放回组织环境。闭环实验设计让 AI 参与决策。未来趋势指向虚拟细胞概念及研究者需提升计算思维。AI 不会替代生物学家，但重新定义了优秀标准，推动领域从观察现象走向系统建模。
过去几年，人工智能在生命科学中最出圈的应用，往往集中在蛋白质结构预测、分子设计和药物筛选上。AlphaFold 让人们第一次如此直观地感受到：原来一个看似极度复杂的生物问题，真的可能被大规模数据、模型架构和计算能力共同推进到'范式改变'的节点。可如果把视角从蛋白质拉回实验室，从分子层面的结构预测，回到细胞生物学研究者每天面对的培养箱、显微镜、图像、单细胞测序矩阵和反复调参的分析脚本，你会发现另一场同样深刻、却更贴近日常科研的变化，也已经开始发生。
这场变化的核心，不只是
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