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Adv Sci丨SemiLT:针对时间差异建模的从scRNA-seq到scATAC-seq的标签转移模型

BioArtMED 2025-09-21 14:30
文章摘要
背景：scATAC-seq数据因高维稀疏性和缺乏可靠细胞标记，导致细胞类型注释困难，而scRNA-seq具有高置信度细胞标签可辅助注释。研究目的：针对现有方法因scRNA-seq与scATAC-seq存在时间差异导致的批次效应和稀有细胞注释偏差问题，提出SemiLT模型实现精准跨模态标签转移。结论：SemiLT通过多锚点批次校正策略和双分类器设计，在多个数据集中显著提升主要及稀有细胞类型的注释准确性，并成功揭示特定细胞类型的调控机制。
Adv Sci丨SemiLT:针对时间差异建模的从scRNA-seq到scATAC-seq的标签转移模型
查看文献： SemiLT: A Multianchor Transfer Learning Method for Cross-Modality Cell Label Annotation from scRNA-seq to scATAC-seq.
查看期刊： Advanced Science
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