中国科学院 北京基因组所开发出基于深度学习的单细胞转录组分析模型
单细胞转录组作为单个细胞的特征 ， 可更加精确地定义细胞的类型 。 常规的基于单细胞转录组的分类方法首先是进行无监督的聚类 ， 然后根据每个集群（Cluster）特异表达的细胞标记基因来对集群进行标注 。 虽然基于无监督的分类方法更容易发现新细胞类型 ， 但是人工标注的过程费时费力 。 目前已有的基于监督学习的自动分类方法 ， 大部分无法兼顾到方法的可解释性以及新细胞类型的发现 。
【中国科学院 北京基因组所开发出基于深度学习的单细胞转录组分析模型】近日 ， 中国科学院北京基因组研究所（国家生物信息中心）研究员蔡军研究组、北京师范大学教授张江研究组合作在NatureMachineIntelligence发表了题为Aninterpretabledeep-learningarchitectureofcapsulenetworksforidentifyingcell-typegeneexpressionprogramsfromsingle-cellRNA-sequencingdata的研究成果 ， 构建出决策过程可解释的深度学习网络模型 ， 单细胞胶囊网络（singlecellCapsuleNetwork,scCapsNet） ， 并用于单细胞转录组分析 。 相对于其他单细胞转录组自动分析工具 ， 单细胞胶囊网络能更稳定更高效地分辨出属于新细胞类型的细胞 。 同时 ， 单细胞胶囊网络能通过模型的内部参数找出细胞类型相关基因 。 通过细胞类型相关基因 ， 单细胞胶囊网络能将基因与细胞类型直接联系起来 ， 提高了深度学习模型的可解释性 。 本质上 ， 单细胞胶囊网络将基因的表达特征和细胞类型特征进行低维编码 ， 这样的编码富含生物学意义 。
蔡军与张江为论文共同通讯作者 。 北京基因组所博士王力飞为论文第一作者 。 研究工作得到科技部重点研发项目、中科院战略性先导科技专项、国家自然科学基金委员会等的资助 。
文章图片
单细胞胶囊网络的结构以及模型的可解释性（细胞类型相关基因的发现）
推荐阅读
- 机器人|机器人也要面子！北京街头两辆无人售卖车运营时吵架
- 网友热议|清华大学欢迎苏翊鸣报考上热搜 北京大学“不甘示弱”：网友期待4年后更精彩
- 北京现代|修好异响多道褶子 北京现代4S：力度没掌握好
- 冬奥会|北京冬奥会闭幕 冰墩墩概念股怎么样了？
- 北京|从北京到纽约 仅需1小时？
- 韩系车|曝北京现代重庆工厂或停产 韩系车在华市场份额不足2%
- 冬奥会|北京冬残奥会3月4日开幕：雪容融二月二龙抬头时恰好开工
- 人工智能|中国式浪漫之外的北京冬奥：这位北京大妞最让人想不到
- 冬奥会|北京冬奥会闭幕式正在进行 观众礼包都有啥？官方揭秘
- 冬奥会|北京冬奥会闭幕式今晚举办：时长80分钟、共17个节目！