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新的scAnyOmics框架整合多组学数据用于虚拟细胞模型

研究人员开发了scAnyOmics，一个新颖的生成框架，旨在整合和预测来自不完整单细胞多组学数据的缺失分子信息。该框架将知识从预训练的基础模型蒸馏到一个多模态学生模型中，实现了跨模态预测和重构转录组学、蛋白质组学和染色质可及性等数据。在包含690,880个细胞的大型数据集上进行评估，scAnyOmics在重构缺失模态方面表现优于基线方法，并在细胞类型注释和生物年龄估计等应用中显示出潜力。