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Genome Biol. | 用scINSIGHT解释来自生物异质数据的单细胞基因表达

本文介绍由美国罗格斯大学公共卫生学院生物统计与流行病学系的Wei Vivian Li为通讯作者发表在 Genome Biology 的研究成果。越来越多的scRNA-seq数据强调了集成分析的必要性,以解释单细胞样本之间的相似性和差异。尽管已经开发了多种去除批次效应的方法,但没有一种方法适用于来自多种生物条件的异质性单细胞样本。因此,作者提出了scINSIGHT,用于学习协调的基因表达模式,这些基因表达模式在不同的生物条件下可能是共有的或特定的。该方法可以识别不同生物条件下单细胞样本的细胞特性和过程。作者将scINSIGHT与最先进的方法进行比较,结果表明该方法具有更好的性能。本文的实验结果表明scINSIGHT可以应用于不同的生物医学和临床问题。

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