Maschinelles Lernen-gestützte Einzelzell-RNA-seq-Analyse

Die maschinelles Lernen-gestützte Einzelzell-RNA-Sequenzierungsanalyse (scRNA-seq) integriert überwachte, unüberwachte und tiefe generative Modelle in den Standard-scRNA-seq-Workflow, um die einzigartigen Herausforderungen von Einzelzelldaten zu bewältigen: extreme Sparsität, hohe Dimensionalität, technisches Rauschen und Batch-Effekte über Experimente hinweg. Methoden wie variationale Autoencoder (scVI), Graphen-Neuronale Netze und Transferlernen verbessern die Zelltypidentifikation, Trajektorieninferenz und die Integration von Daten aus verschiedenen Studien erheblich im Vergleich zu rein statistischen Ansätzen.