一种预测单细胞基因表达扰动反应的新方法

单细胞RNA测序技术的快速发展使得在单个细胞水平上研究外部扰动对基因表达的影响成为可能

然而，在某些情况下，获得扰动样本可能相当具有挑战性，与测序相关的高成本也限制了大规模实验的可行性，需要计算方法来预测单细胞基因表达扰动反应

例如，利用现有数据和药物引起的扰动来预测新样本的反应，可以为临床诊断和治疗提供有价值的指导。尽管存在几种方法，但预测精度仍有进一步提高的空间

为了解决这些问题，陈胜泉领导的研究团队提出了SCREEN，这是一种基于掩蔽变分自动编码器和最优传输映射的生成模型。这项工作发表在《计算机科学前沿》杂志上

在各种数据集上的综合实验表明，SCREEN在预测单细胞扰动响应方面显著优于基线方法

此外，该团队展示了SCREEN对数据噪声、细胞类型数量和细胞类型失衡的稳健性，表明其在各种场景中具有更广泛的适用性。他们还证明了SCREEN在下游分析中促进生物学意义的能力，表明其在单细胞扰动分析中具有巨大潜力 More information: Haixin Wang et al, SCREEN: predicting single-cell gene expression perturbation responses via optimal transport, Frontiers of Computer Science (2024). DOI: 10.1007/s11704-024-31014-9