Bayesian Single-Cell RNA-seq Analysis — Probabilistische Transkriptomik

Die bayesianische Analyse von Single-Cell-RNA-seq wendet probabilistische generative Modelle auf die spärlichen, überdispersierten Zählmatrizen an, die bei der Single-Cell-RNA-Sequenzierung entstehen. Durch die Platzierung von A-priori-Verteilungen über latente biologische Variablen – Zellzustand, Batch-Effekte, Dropout – propagiert das Framework die Unsicherheit durch jeden nachgelagerten Inferenzschritt. Werkzeuge wie scVI, SCVI-tools und BayesPrism implementieren dieses Paradigma und ermöglichen prinzipiengeleitete Zellclusterbildung, differentielle Expressionsprüfung und Batch-Integration, die technisches Rauschen explizit modellieren, anstatt es zu ignorieren.