Аналіз одноклітинної РНК-секвенування з використанням машинного навчання

Аналіз одноклітинної РНК-секвенування (scRNA-seq) з використанням машинного навчання інтегрує керовані, некеровані та глибокі генеративні моделі у стандартний робочий процес scRNA-seq для вирішення унікальних проблем одноклітинних даних: екстремальна розрідженість, висока розмірність, технічний шум та ефекти партій між експериментами. Такі методи, як варіаційні автокодувальники (scVI), графові нейронні мережі та трансферне навчання, суттєво покращують ідентифікацію типів клітин, виведення траєкторій та інтеграцію даних між дослідженнями порівняно з суто статистичними підходами.