效应
更全面、更准确的方法，佐治亚理工学院团队用DL对scRNA-seq数据进行批次效应和条件效应建模
编辑 | 萝卜皮单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 已广泛用于疾病研究，其中在不同条件下（包括人口群体、疾病阶段和药物治疗）从捐赠者中收集样本批次。值得注意的是，此类研究中样本批次之间的差异是批次效应引起的技术混杂因素和条件效应引起的生物变异的混合体。但是，当前的去除批次效应方法往往同时消除技术批次效应和有意义的条件效应，而扰动预测方法仅关注条件效应，导致由于未考虑批次效应而导致基因表达预测不准确。在最新的研究中，佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology，GT）的研究
AI4S｜WAIC 2023 “计算+：让人工智能更通用赋能”论坛将于7月7日举办
本次论坛邀请人工智能及交叉领域专家，围绕“计算+”，展开深入探讨
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