FateDriver用弱监督双视图图学习排序重编程调控因子
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FateDriver用弱监督双视图图学习排序重编程调控因子
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AI 综述
Sung等作者在bioRxiv预印本中提出FateDriver，一种弱监督双视图图神经网络：它从单细胞转录组联合表示细胞与基因，把实验中递送的诱导因子作为稀疏基因级标签，在正样本-未标注框架下为指定细胞转变排序其余基因。 作者报告，在两个OSKM数据集和一个GMT数据集上，FateDriver在找回外部整理的参考基因方面于六种方法中排名第一或第二；尽管与递送因子的共表达更弱，仍超过监督匹配的非图模型；在两个OSKM数据集中对多能性诱导化学混合物蛋白靶点的找回率最高。将同一框架用于候选源-靶配对时，为两个体内部分重编程肠道群体排出了不同的候选来源。这些均为预印本中作者自述的结果。 该工具面向细胞重编程中特定转变的候选调控因子优先级排序，目前尚未经过同行评审。
AI 根据报道生成 · 7 天前更新
最新进展11月1日 08:00
FateDriver：弱监督双视图图学习为细胞重编程转变排序候选调控因子报道时间线
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11月1日
- bioRxiv · Bioinformatics精选FateDriver：弱监督双视图图学习为细胞重编程转变排序候选调控因子
作者提出 FateDriver，一种弱监督双视图图神经网络，从单细胞转录组联合表示细胞与基因，把实验中递送的诱导因子作为稀疏基因级标签，在正样本-未标注框架下为指定细胞转变排序其余基因。
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