“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目 · 人工智能+虚拟细胞的构建
虚拟细胞科学原理示意图
把细胞
“搬进”计算机
：先用数据描述它的状态，再用模型预测它的变化
看懂这三步，就看懂了虚拟细胞
1
细胞 → 一个“点”
把细胞状态变成计算机能算的数字
真实细胞
测序
基因表达矩阵
AI
同类细胞
分化轨迹
上万个基因 → 一个“状态向量”
测出每个细胞上万个基因的表达量
AI 压缩成低维“状态向量”
相似细胞聚成簇，分化连成轨迹
细胞 = 表征空间中的一个点
2
AI 学会细胞“语言”
用海量数据预训练细胞基础模型
百万级细胞数据
预训练
?
?
?
?
?
遮住 · 让模型猜
Transformer · 自注意力
微调
注释
预测
轨迹
同一个模型，换个任务只需少量数据
用百万级细胞数据做预训练
遮住部分基因，让模型自己还原（掩码建模）
学到基因共表达规律，少量数据即可微调
大模型 = 懂细胞“语言”的通用底座
3
电脑里先做一次实验
不进实验室，先预测扰动后的结果
当前细胞状态
敲除基因
加入药物
虚拟细胞模型
状态 + 条件
推演
预测出的新状态
VS
与真实实验对照
不用等实验，先在计算机里跑一遍
敲基因 / 加药物 → 编码成“条件”
模型推演扰动后的细胞状态
与真实实验数据对照，检验可不可信
先在计算机里试，再去实验室验证
一句话看懂
虚拟细胞 = 用真实组学数据在计算机里
“复刻”的细胞数字孪生
：先把它变成可计算的状态，再让 AI 预测它在干预下会怎么变，最后回到实验室验证——把一轮试错从
数周缩短到数秒
。
1
数据：质控与批次校正
2
表征：状态向量与轨迹
3
预测：扰动模拟与评测
人工智能+虚拟细胞的构建 · 岭南师范学院 · 2026年度“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目申报书