单细胞技术

摘要：节后收心小秘方：和小编一起梳理空间转录组学的基础知识点，快速进入学习状态！

摘要：MOGONE，它是第一个利用图卷积网络（GCNs）进行组学数据学习以对新样本进行有效类别预测的有监督的多组学集成方法。

摘要：CoSTA：一种通过卷积神经网络（ConvNet）聚类学习基因表达矩阵之间空间相似性的新方法。

摘要：探讨了多组学的数据整合机器学习方法及其应用（被用来深入了解正常生理功能和疾病存在时的生物系统），为计划在多组学研究中使用ML方法的跨学科专业人士提供见解和建议。

摘要：来自澳大利亚的研究团队回顾了用于分析不同空间分辨率转录组学（SRT）数据集的可用软件包和流程，重点是识别空间变异基因（SVG）以及其他目标，同时讨论了在生物数据中建立标准化“ground truth”以进行基准测试的重要性和挑战。

摘要：一种新的深度学习策略：scArches，使用迁移学习和参数优化来实现高效分散迭代的参考图谱构建和新数据集与现有参考图谱的关联，而无需分享原始数据。

摘要：来自澳大利亚的科研团队在《Nature Methods》发表综述文章，总结了空间技术在肿瘤研究中的应用，并讨论了目前的方法和未来的机会，以计算整合这些模式实现对肿瘤生物学的综合评估。

摘要：近日，来自美国的科研团队在《Nature》发表综述文章，回顾了常见的空间转录组技术，讨论了这些方法产生的数据的探索原则，检查了空间转录组在不同的实验设计中的效用，并强调了该技术通过与其他模式的整合实现生物学洞察的前景。

摘要：文章提出了一种新的基于深度学习模型进行单细胞RNA测序数据（scRNA-seq）批次效应校正的方法deepMNN。

摘要：来自美国的研究人员在《Briefings in Functional Genomics》发表综述文章，总结了健康对照组和神经精神疾病人脑的主要多组学数据资源，包括精神分裂症自闭症双相情感障碍阿尔茨海默氏病帕金森病进行性核上性麻痹等。回顾了近年来单细胞技术在大脑研究中的发展（如单核RNA-seq单细胞ATAC-seq和空间转录组学），同时进一步研究了组织和单细胞数据的综合多组学分析方法。最后讨论了人脑疾病多组学研究的局限性和未来方向。