日前，計算機與信息工程學院機器學習與生物信息計算團隊張少強教授在Advanced Science上發表了題為“Deep Batch Integration and Denoise of Single-Cell RNA-Seq Data”的學術論文。
隨著不同實驗室、不同實驗環境或不同實驗協議生成的相同組織或細胞系的大規模單細胞轉錄組數據集，對這些數據集進行去噪以消除批次效應，確保生物問題的準確解釋和全面分析至關重要。因此，單細胞組學數據整合分析成為生物和醫學領域重要的問題之一。為此，項目組設計了一種新的基于深度學習的解決方案DeepBID，用于多批次單細胞組學數據的整合和去噪。DeepBID不僅可以糾正批次效應，還可以同時實現非線性降維、嵌入和聚類，與現有方法相比具有卓越的性能。實驗表明DeepBID在阿爾茨海默病研究中顯著增強了細胞聚類、細胞注釋和差異表達基因鑒定方面的能力。
計信學院機器學習與生物信息計算團隊張少強教授和美國羅文大學陳勇教授是該文章的聯合通訊作者，天津師范大學為第一完成單位。第一作者為張少強教授指導的碩士研究生秦璐同學。該研究獲得國家自然科學基金面上項目（61572358）和天津自然科學基金重點項目（19JCZDJC35100）的資助。
論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202308934
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