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更高分辨率，更经济，深度生成模型与主动学习策略结合，推进大规模单细胞研究
编辑 | 萝卜皮单细胞测序是分析复杂疾病细胞复杂性的重要工具。然而，其高昂的成本阻碍了其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更便宜的批量测序数据中推断出细胞类型比例，但它们无法提供单细胞水平分析所需的精细分辨率。为了克服这一挑战，加拿大麦吉尔大学（McGill University）的研究人员引入了「scSemiProfiler」，这是一个创新的计算框架，将深度生成模型与主动学…- 5
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基于Transformer的新方法，可从纳米孔测序中准确预测DNA甲基化
编辑 | 萝卜皮DNA 甲基化在各种生物过程中起着重要作用，包括细胞分化、衰老和癌症发展。哺乳动物中最重要的甲基化是5-甲基胞嘧啶，主要发生在 CpG 二核苷酸的背景下。全基因组亚硫酸盐测序等测序方法可以成功检测 5-甲基胞嘧啶 DNA 修饰。然而，它们存在读取长度短的严重缺陷，可能会引入扩增偏差。新加坡 A*STAR 的研究人员开发了一种深度学习算法 Rockfish，该算法通过使用纳米孔测序（…- 6
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