Deep learning applications in single-cell genomics and transcriptomics data analysis
Notice bibliographique
Résumé
Traditional bulk sequencing methods are limited to measuring the average signal in a group of cells, potentially masking heterogeneity, and rare populations. The single-cell resolution, however, enhances our understanding of complex biological systems and diseases, such as cancer, the immune system, and chronic diseases. However, the single-cell technologies generate massive amounts of data that are often high-dimensional, sparse, and complex, thus making analysis with traditional computational approaches difficult and unfeasible. To tackle these challenges, many are turning to deep learning (DL) methods as potential alternatives to the conventional machine learning (ML) algorithms for single-cell studies. DL is a branch of ML capable of extracting high-level features from raw inputs in multiple stages. Compared to traditional ML, DL models have provided significant improvements across many domains and applications. In this work, we examine DL applications in genomics, transcriptomics, spatial transcriptomics, and multi-omics integration, and address whether DL techniques will prove to be advantageous or if the single-cell omics domain poses unique challenges. Through a systematic literature review, we have found that DL has not yet revolutionized the most pressing challenges of the single-cell omics field. However, using DL models for single-cell omics has shown promising results (in many cases outperforming the previous state-of-the-art models) in data preprocessing and downstream analysis. Although developments of DL algorithms for single-cell omics have generally been gradual, recent advances reveal that DL can offer valuable resources in fast-tracking and advancing research in single-cell.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».