主要观点总结
本文介绍了人工智能在单细胞组学数据分析中的应用，包括预处理、细胞表示、异质性分析、生物信号检测和关联分析等方面。人工智能技术能够处理高噪声、高维度的单细胞组学数据，学习细胞的内在特征，提高细胞表示的准确性和有效性。此外，人工智能还能助力细胞异质性分析，如细胞类型鉴定和细胞发育轨迹推断。在基因调控网络构建和细胞通信网络构建方面，人工智能也能挖掘复杂的生物分子关联和细胞间信号传导模式。文章总结了当前人工智能在单细胞测序数据分析中的挑战和未来发展方向。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能在单细胞组学数据分析中的应用包括预处理、细胞表示、异质性分析、生物信号检测和关联分析等方面。
人工智能能够处理高噪声、高维度的单细胞组学数据，提高细胞表示的准确性和有效性。
关键观点2: 人工智能助力细胞异质性分析，如细胞类型鉴定和细胞发育轨迹推断。
通过无监督聚类和有监督分类模型等方法，人工智能能够发现新的细胞类型和稀有细胞，并解析细胞连续变化过程中的状态变化。
关键观点3: 人工智能在基因调控网络构建和细胞通信网络构建方面的应用。
深度学习能够挖掘复杂的基因调控关系和细胞间信号传导模式，有助于理解生物体的基本生命活动和表型塑造的核心机制。
关键观点4: 当前人工智能在单细胞测序数据分析中的挑战和未来发展方向。
随着单细胞组学数据不断挖掘深入，需要模型能挖掘更深层次的细胞亚型，尤其是那些数量稀少但具有重要功能的稀有细胞。此外，如何利用深度学习模型构建预测细胞间通信网络并设计一套有效、合理的评估标准也是一个亟需创新和突破的方向。
文章预览
文/ 李敏，郑瑞清 摘 要 ：以当前生物医学领域最为热门的单细胞多组学数据为背景，总结了人工智能技术在数据预处理、细胞表示、聚类和轨迹推断，以及生物网络分析的现状，希望为未来单细胞多组学数据分析领域的人工智能算法的发展和创新提供借鉴和启发。 关键词 ：人工智能；单细胞；多组学；细胞表示；细胞异质性；细胞通信 0 引言 2017年，继“人类基因组计划”之后的又一个大型国际合作项目“人类细胞图谱计划”（The Human Cell Atlas）启动，该项目旨在绘制出一个完整、精细的人体细胞图谱，而影响这一计划成功的关键技术就是单细胞组学技术。单细胞组学技术打破了传统测序技术仅能获得一组混合细胞中平均生物信号的局限性，将测序的分辨率提升至单个细胞水平。Science、Nature、Nature Methods等国际顶级期刊多次将单细胞测序技术
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