Hierarchical Interpretation of Out-of-Distribution Cells Using Bottlenecked Transformer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying the genetic and molecular drivers of phenotypic heterogeneity among individuals is vital for understanding human health and for diagnosing, monitoring, and treating diseases. To this end, international consortia such as the Human Cell Atlas and the Tabula Sapiens are creating comprehensive cellular references. Due to the massive volume of data generated, machine learning methods, especially transformer architectures, have been widely employed in related studies. However, applying machine learning to cellular data presents several challenges. One such challenge is making the methods interpretable with respect to both the input cellular information and its context. Another less explored challenge is the accurate representation of cells outside existing references, referred to as out-of-distribution (OOD) cells. The out-of-distribution could be attributed to various physiological conditions, such as comparing diseased cells, particularly tumor cells, with healthy reference data, or significant technical variations, such as using transfer learning from single-cell reference to spatial query data. Inspired by the global workspace theory in cognitive neuroscience, we introduce CellMemory, a bottlenecked Transformer with improved generalization capabilities designed for the hierarchical interpretation of OOD cells unseen during reference building. Even without pre-training, it exceeds the performance of large language models pre-trained with tens of millions of cells. In particular, when deciphering spatially resolved single-cell transcriptomics data, CellMemory demonstrates the ability to interpret data at the granule level accurately. Finally, we harness CellMemory’s robust representational capabilities to elucidate malignant cells and their founder cells in different patients, providing reliable characterizations of the cellular changes caused by the disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle