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实体 scATAC-seq

scATAC-seq

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  1. TOOL · CL_338474 ·

    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。

  2. RESEARCH · CL_20265 ·

    FL-Sailer框架为表观基因组数据实现注重隐私的联邦学习

    研究人员开发了FL-Sailer,一个专门用于分析单细胞ATAC-seq数据的新型联邦学习框架。该框架通过引入自适应杠杆分数采样(将维度降低80%)和不变VAE架构(将生物信号与技术噪声分离)来解决高维度和数据异质性等挑战。FL-Sailer不仅促进了多机构协作并保护隐私,而且与集中式方法相比,其性能也更优越。