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基于生成对抗网络的单细胞rna序列推断( Single-cell RNA-seq Imputation using Generative Adversarial Networks )
Y Xu Z Zhang L You J Liu X Zhou
单细胞RNA-seq（Single-cell RNA-seq）能够在单细胞分辨率下以越来越高的通量表征转录谱。然而，它受到许多技术噪音来源的影响，包括mRNA分子不足，导致过量的假零值，通常被称为dropouts。已经提出了通过从观察数据集中的相似细胞中借用信息来恢复具有生物学意义的表达的计算方法。然而，这些方法在基因表达过程中存在着过度的缺失和细胞间的随机性的去除。在此，我们提出了生成性对抗网络（Cenerative adversarial networks for scRNA-seq imputation，scIGANs)，它使用生成的真实细胞而不是观察到的细胞来避免这些限制和对稀有细胞的无能为力。基于各种模拟和真实的scRNA-seq数据集的评估证明了scIGANs对于丢失估计和增强各种下游分析是有效的。ScIGANs还具有可扩展性和健壮性，适用于具有低表达和/或细胞间差异的少数基因的小型数据集。
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