scGeneRythm: Using Neural Networks and Fourier Transformation to Cluster Genes by Time-Frequency Patterns in Single-Cell Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clustering genes in single-cell RNA sequencing plays a pivotal role in unraveling a plethora of biological processes, from cell differentiation to disease progression and metabolic pathways. Traditional time-domain methods are instrumental in certain analyses, yet they may overlook intricate relationships. For instance, genes that appear distinct in the time domain might exhibit striking similarities in the frequency domain. Recognizing this, we present scGeneRhythm, an innovative deep learning technique that employs Fourier transformation. This approach captures the rich tapestry of gene expression from both the time and frequency domains. When evaluated across a spectrum of single-cell datasets, scGeneRhythm consistently outperforms conventional approaches. The gene clusters it identifies not only demonstrate heightened statistical significance in enriched pathways but also bring to light underlying gene relationships previously obscured. Through integrating frequency-domain data, scGeneRhythm not only refines gene grouping but also uncovers pivotal biological insights, such as nuanced gene rhythmicity. By deploying scGeneRhythm, we foster a richer, multi-dimensional understanding of gene expression dynamics, enriching the potential avenues of cellular and molecular biology research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».