基于稀疏自编码器的细胞类型反卷积模型SMCTD设计与实现

作     者：朱贤振 李雪玲 

作者机构：安徽建筑大学安徽合肥230000 中国科学院合肥肿瘤医院安徽合肥230000 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2024年第20卷第11期

页      码：9-12页

摘      要：单细胞RNA测序已成为研究生物学重要特征的强大高分辨率工具。然而,其测序条件苛刻,价格成本高昂。目前细胞类型反卷积能够很好地解决这些限制问题,SMCTD(Sparse Model Cell Type Deconvolution)使用稀疏自编码器优化TAPE(Tissue-AdaPtive autoEncoder),使其在直肠癌和PBMC模拟数据上预测细胞类型比列具有更高的灵敏度、准确性和整体性能,同时在预测细胞类型特异性基因表达上表现更优。

主 题 词：单细胞测序 细胞类型反卷积 深度学习 稀疏自编码器 一致性相关系数 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2024.0562

馆 藏 号：203127814...