Universal Cell Embedding 模型基于 3600 万细胞训练，可研究训练集外物种
Stephen Quake 介绍 Universal Cell Embedding 模型，该模型在来自多种物种和组织的 3600 万细胞数据集上训练，可研究远超训练集范围的生物体。相关成果来自 Rosen 等人的 Nature 论文，DOI 为 10.1038/s41586-026-10689-z。
推荐理由：Universal Cell Embedding 在 3600 万细胞上训练，可外推到训练集之外的物种，为跨物种细胞研究提供参考。