本文介绍由清华大学交叉信息科学研究所的Hantao Shu等人发表于Nature Computational Science的研究成果:本文作者提出了一个深度生成模型DeepSEM,它可以联合推断GRN和单细胞RNA测序数据的生物学表示。DeepSEM与最先进的方法相比,在各种单细胞计算任务上取得了相当或更好的性能。此外,DeepSEM在小鼠皮层数据上进行验证,进一步证明了该模型的准确性和效率。DeepSEM可以提供有用且强大的工具来分析细胞的scRNA-seq数据,同时可以推断细胞的GRN。
上图是DeepSEM概述,左:DeepSEM两个主要模块,编码器(左下)和解码器(左上)。右:DeepSEM通过利用不同的模块执行三个主要功能:(1)GRN 预测(右下),(2)scRNA-seq 数据嵌入和可视化(右中),以及(3)scRNA-seq模拟(右上)。
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