深度学习赋能单细胞测序：解析细胞异质性的新范式

单细胞测序（sc-seq）技术通过在单细胞层面解析DNA和RNA，揭示了生物体内细胞的多样性。尽管该技术在2013年被《自然》评为‘年度方法’，但其数据的高维性、稀疏性和噪声问题仍需先进算法处理。深度学习因其强大的非线性建模能力和特征自动提取能力，逐渐成为解决这些问题的关键工具。文章指出，scRNA-seq数据中常见的‘dropout’现象导致大量零值，传统插补方法难以准确处理。深度学习模型如Autoencoders、VAEs和GANs等被用于数据降维、去噪和插补，同时支持多模态数据整合，如基因组、表观基因组和蛋白质组。此外，文章提到多视图学习方法在整合不同数据模态时的重要性，并强调了空间分辨转录组学（SRT）在保留空间信息方面的突破。深度学习不仅提升了单细胞数据分析的准确性，还推动了人类细胞图谱等大型生物医学项目的进展。