Байесовский анализ одноклеточной РНК-секвенировки — Вероятностная транскриптомика

Байесовский анализ одноклеточной РНК-секвенировки применяет вероятностные генеративные модели к разреженным, сверхдисперсным матрицам подсчетов, получаемым при одноклеточном РНК-секвенировании. Размещая априорные распределения над латентными биологическими переменными — состоянием клетки, эффектами партии, выпадениями — фреймворк распространяет неопределенность на каждый последующий этап вывода. Инструменты, такие как scVI, SCVI-tools и BayesPrism, реализуют эту парадигму, обеспечивая принципиальное кластеризацию клеток, тестирование дифференциальной экспрессии и интеграцию партий, которая явно моделирует технический шум, а не игнорирует его.