14:37 2024-04-26
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu _ Noul cadru de învățare profundă cu mai multe sarcini integrează datele de proteomică și transcriptomică unicelulare la scară largă_ Nouă sarcină multiplă cadrul de învățare profundă integrează datele de proteomică și transcriptomică la scară largă unicelulareProgresul exponențial în tehnologiile multi-omice unicelulare a condus la acumularea de seturi de date multi-omice mari și diverse. Cu toate acestea, integrarea datelor de proteomică unicelulară și transcriptomică (sau epigenomică) reprezintă o provocare semnificativă pentru metodele existente. Mai multe modele bazate pe transformator, cum ar fi Geneformer, au schimbat semnificativ paradigma analizei transcriptomului unicelular. Cu toate acestea, aceste metode impun solicitări semnificative resurselor de calcul. Pentru a aborda aceste provocări, cercetătorii de la Grădina Botanică din Wuhan a Academiei Chineze de Științe au dezvoltat o metodă bazată pe transformator, numită scmFormer, pentru a integra mari dimensiuni. scalați datele de proteomică și transcriptomică cu o singură celulă folosind un transformator cu sarcini multiple. Studiul intitulat „scmFormer Integrates Large-Scale Single-Cell Proteomics and Transcriptomics Data by Multi‐Task Transformer” a fost publicat în Advanced Science. Cercetătorii au prezentat o evaluare cuprinzătoare și au realizat studii de caz ale acestei metode, rezultatele au arătat că scmFormer a demonstrat o competență remarcabilă în armonizarea seturilor de date omice unicelulare la scară mare și proteomică atât la nivel de celule, cât și la scară mai fină, cu resurse computerizate limitate. În plus, scmFormer are capacitatea de a integrează mai multe seturi de date multimodale pereche cu o singură celulă, ceea ce duce la beneficiul dublu al costurilor ridicate reduse și a unor perspective biologice îmbunătățite. În plus, scmFormer arată o capacitate remarcabilă de a elimina diferențele tehnice dintre diferitele modalități omice, păstrând în același timp elementele biologice de bază. informații inerente datelor, care acoperă atât tipurile de celule, cât și condițiile experimentale. Aplicarea scmFormer pentru integrarea a două seturi de date COVID-19 cu 1,48 milioane de celule a demonstrat în continuare avantajul distinct al scmFormer pentru manipularea seturilor mari de date pe laptopuri obișnuite.
Linkul direct catre PetitieCitiți și cele mai căutate articole de pe Fluierul:
|
|
|
Comentarii:
Adauga Comentariu