通过对抗学习集成非配对单细胞染色质可及性和基因表达数据
摘要：利用深度学习技术分析单细胞测序数据的方法为我们提供了许多便利，也让我们对复杂细胞系统有了更深刻的理解。随着单细胞测序技术迅速发展，不同来源和具有不同特征的高维数据不断涌现，单细胞测序数据的整合也面临着与之相应的挑战。本文提出了一种新颖的对抗性方法，以半监督的方式整合单细胞染色质可及性和基因表达数据。我们证明了我们的方法在数据整合方面显著提升了简单的对抗性领域适应方法，并且在方法效果上也优于两种最先进的方法。
作者：Yang Xu and Andrew Jeremiah Strick
论文ID：2104.12320
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2021-04-27