Bayesiansk encelle-RNA-sekvenseringsanalyse – Probabilistisk transkriptomikk

Bayesiansk encelle-RNA-sekvenseringsanalyse anvender probabilistiske generative modeller på de sparsomme, overdispergerte tellingsmatrisene som produseres ved encelle-RNA-sekvensering. Ved å plassere priorifordelinger over latente biologiske variabler – cellestatus, batcheffekter, "dropout" – forplanter rammeverket usikkerhet gjennom hvert nedstrøms inferenssteg. Verktøy som scVI, SCVI-tools og BayesPrism implementerer dette paradigmet, noe som muliggjør prinsipiell celleklynging, differensiell ekspresjonstesting og batchintegrasjon som eksplisitt modellerer teknisk støy i stedet for å ignorere den.