MAPS

Nat. Commun.|人类水平的准确性,哈佛医学院团队使用机器学习,从空间蛋白质组数据中快速、精确地识别细胞类型

编辑 | 萝卜皮高度多重蛋白质成像正在成为分析细胞和组织内天然环境中蛋白质分布的有效技术。然而,现有的利用高复杂空间蛋白质组学数据的细胞注释方法是资源密集型的,并且需要迭代的专家输入,从而限制了它们对于广泛数据集的可扩展性和实用性。哈佛医学院(Harvard Medical School)团队引入了 MAPS(Machine learning for Analysis of Proteomics in Spatial biology),这是一种机器学习方法,有助于从空间蛋白质组数据中快速、精确地识别细胞类型,并具有
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