Scalable querying of human cell atlases via a foundational model reveals commonalities across fibrosis-associated macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single-cell RNA-seq (scRNA-seq) studies have profiled over 100 million human cells across diseases, developmental stages, and perturbations to date. A singular view of this vast and growing expression landscape could help reveal novel associations between cell states and diseases, discover cell states in unexpected tissue contexts, and relate in vivo cells to in vitro models. However, these require a common, scalable representation of cell profiles from across the body, a general measure of their similarity, and an efficient way to query these data. Here, we present SCimilarity, a metric learning framework to learn and search a unified and interpretable representation that annotates cell types and instantaneously queries for a cell state across tens of millions of profiles. We demonstrate SCimilarity on a 22.7 million cell corpus assembled across 399 published scRNA-seq studies, showing accurate integration, annotation and querying. We experimentally validated SCimilarity by querying across tissues for a macrophage subset originally identified in interstitial lung disease, and showing that cells with similar profiles are found in other fibrotic diseases, tissues, and a 3D hydrogel system, which we then repurposed to yield this cell state in vitro . SCimilarity serves as a foundational model for single cell gene expression data and enables researchers to query for similar cellular states across the entire human body, providing a powerful tool for generating novel biological insights from the growing Human Cell Atlas.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».