Nat. Methods | 单细胞组学中的transformer：综述与新视角

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DRUG AI 今天为大家介绍的是来自Fabian J.Theis团队的一篇论文。近期构建细胞表型参考图谱（reference map）的工作扩大了单细胞组学数据的体量和多样性，为研究细胞特性提供了前所未有的资源。尽管数据集十分丰富且持续增多，但当前的单细胞模型尚未能充分利用其中的信息。transformer因其在处理异质性和大规模数据集上的通用性，已成为其他领域基础模型的首选架构。因此，transformer是否也能在单细胞建模领域引发类似的变革成为一个值得探讨的问题。本文首先介绍了transformer架构及其在单细胞分析中的适应性，然后对transformer在单细胞分析中的现有应用进行了全面综述，并对其在单细胞生物学中的未来潜力进行了深入探讨。通过研究这些模型的局限性和技术挑战，作者旨在为机器学习与单细胞生物学交叉领域的未来研究方向提供一个结构化的展望。 ………………………………