scTrans—「稀疏注意力机制 」助力单细胞「快速准确 」完成「细胞注释」~

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了解组织中复杂的细胞类型组合是生物学领域的一大挑战，尤其是在处理单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据时。这类数据能够揭示单细胞水平上的基因表达，但分析这些数据却并非易事。其中一个关键问题是如何准确识别每个数据点对应的细胞类型——这一过程被称为细胞类型注释。 传统的注释工具通常通过关注最活跃（高变异性）的基因来简化数据的复杂性。虽然这种方法简化了计算，但也可能导致重要信息的丢失。为了解决这一问题，多伦多大学的研究人员开发了一种名为 scTrans 的新工具，能够以更快、更准确的方式完成细胞类型注释。 scTrans 的创新之处在于其采用了 Transformer 模型，这是一种常用于语言处理的机器学习方法。与传统工具不同，scTrans 不会忽略变异较小的基因，而是通过“稀疏注意力”机制，专注于每个细胞中实际表达的基因。 ………………………………