Adv Sci丨山东大学刘丙强研究发现SemiLT可用于从scRNA-seq到scATAC-seq的细胞标签注释
iNature
2025-09-07 10:11
文章摘要
背景：单细胞ATAC测序（scATAC-seq）能够探索表观遗传变异，但其数据稀疏性和高维度给细胞类型注释带来挑战。研究目的：山东大学刘丙强团队开发多锚点迁移学习方法SemiLT，旨在解决scRNA-seq和scATAC-seq之间的时间差异问题，提高跨模态细胞标签注释的准确性。结论：SemiLT在多个数据集上优于现有工具，稀有细胞类型识别精度提升18%，并能有效支持下游分析如轨迹重建和转录因子识别。
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