平均准确率达96.4%,中山大学&重庆大学开发基于Transformer的单细胞诠释办法
编辑 | 萝卜皮使用测序 (scATAC-seq) 技术对转座酶可及的染色质进行单细胞测定,可在单细胞分辨率下深入了解基因调控和表观遗传异质性,但由于数据的高维性和极度稀少性,scATAC-seq 的细胞诠释仍然具有挑战性。现有的细胞诠释办法大多集中在细胞峰矩阵上,而没有充分利用底层的基因组序列。在这里,中山大学与重庆大学的研究人员提出了一种办法 SANGO,通过在 scATAC 数据中的可及性峰…- 4
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可多模态数据集成、插补和跨模态生成,中科院&树兰医院&北师大团队开发带有掩码模块的深度生成框架
编辑 | 红菜苔随着单细胞技术的发展,许多细胞特性可以被测量。此外,多组学分析技术可以同时联合测量单个细胞中的两个或多个特征。为了快速处理积累的各种数据,需要多模态数据集成的计算方法。树兰医院、中国科学院和北京师范大学的合作团队提出了 inClust ,一个用于多组学分析的深度生成框架。它建立在之前针对转录组数据所开发的 inClust 的基础上,并增加了两个专为多模式数据处理设计的掩码模块:编码…- 4
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哈工大&南医大开发深度进修框架,用于从单细胞RNA测序数据中鉴别细胞间相互作用
编辑 | 萝卜皮细胞间相互作用(CCIs)在细胞分化、组织稳态和免疫反应等许多生物过程中发挥着关键作用。随着高通量单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术的快速发展,从不断增加的 scRNA-seq 数据中鉴别CCIs变得非常重要。然而,受算法限制,当前鉴于统计策略的计算法子忽略了高度稀疏性和异质性的 scRNA-seq 数据中包含的一些关键潜伏信息。哈尔滨工业大学和南方医科大学的研讨团队开发了…- 4
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哈工大开发深度进修框架,用于从单细胞RNA测序辨别细胞相互作用
编辑 | 萝卜皮细胞间相互作用(CCIs)在细胞分化、组织稳态和免疫反应等许多生物过程中发挥着关键作用。随着高通量单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术的快速发展,从不断增加的 scRNA-seq 数据中辨别CCIs变得非常重要。然而,受算法限制,当前鉴于统计策略的计算办法忽略了高度稀疏性和异质性的 scRNA-seq 数据中包含的一些关键潜伏信息。哈尔滨工业大学和南方医科大学的钻研团队开发了…- 4
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一种多用途深度进修方法,用于CITE-seq和单细胞RNA-seq数据与细胞表面蛋白预计和插补的集成
编辑 | 萝卜皮CITE-seq 是一种单细胞多组学技术,可同时测量单细胞中 RNA 和蛋白质的表白,已广泛应用于生物医学研讨,特别是免疫相关疾病和其他疾病,如流感和 COVID-19。尽管 CITE-seq 激增,但生成此类数据的成本仍然很高。尽管数据集成可以增加信息内容,但这带来了计算挑拨。首先,组合多个数据集容易产生需要解决的批处理效应。其次,很难组合多个 CITE-seq 数据集,因为不同…- 4
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