scSorterDL: a deep neural network-enhanced ensemble LDAs for single cell classifications
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technology has transformed our understanding of cellular diversity, yet it presents notable challenges for cell type annotation due to data's high dimensionality and sparsity. To tackle these issues, we present scSorterDL, an innovative approach that combines penalized Linear Discriminant Analysis (pLDA), swarm learning, and deep neural networks (DNNs) to improve cell type classification. In scSorterDL, we generate numerous random subsets of the data and apply pLDA models to each subset to capture varied data aspects. The model outputs are then consolidated using a DNN that identifies complex relationships among the pLDA scores, enhancing classification accuracy by considering interactions that simpler methods might overlook. Utilizing GPU computing for both swarm learning and deep learning, scSorterDL adeptly manages large datasets and high-dimensional gene expression data. We tested scSorterDL on 13 real scRNA-seq datasets from diverse species, tissues, and platforms, as well as on 20 pairs of cross-platform datasets. Our method surpassed nine current cell annotation tools in both accuracy and robustness, indicating exceptional performance in both cross-validation and cross-platform contexts. These findings underscore the potential of scSorterDL as an effective and adaptable tool for automated cell type annotation in scRNA-seq research. The code is available on GitHub: https://github.com/kellen8hao/scSorterDL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».