导读 人类细胞图谱是世界上最大的、不断增长的单细胞参考图谱。它包含跨组织、器官和发育阶段的数百万个细胞的参考。这些参考资料可帮助医生了解
人类细胞图谱是世界上最大的、不断增长的单细胞参考图谱。它包含跨组织、器官和发育阶段的数百万个细胞的参考。这些参考资料可帮助医生了解衰老、环境和疾病对细胞的影响，并最终更好地诊断和治疗患者。然而，参考地图集并非没有挑战。单细胞数据集可能包含测量误差(批量效应)，计算资源的全球可用性是有限的，并且原始数据的共享通常受到法律限制。
Helmholtz Zentrum München 和慕尼黑工业大学 (TUM) 的研究人员开发了一种名为“scArches”的新算法，是单细胞结构手术的缩写。最大的优势：“该算法不是在诊所或研究中心之间共享原始数据，而是使用迁移学习将来自单细胞基因组学的新数据集与现有参考数据进行比较，从而保护隐私和匿名性。这也使得新数据集的注释和解释变得非常容易，并极大地使单细胞参考图谱的使用民主化，”该算法的首席科学家 Mohammad Lotfollahi 说。
示例
研究人员应用 scArches 研究了几个肺支气管样本中的 。他们使用单细胞转录组学将 患者的细胞与健康参考细胞进行了比较。该算法能够将患病细胞与参考细胞分开，从而使用户能够针对轻度和重度 病例确定需要治疗的细胞。患者之间的生物学差异不影响映射过程的质量。
Fabian Theis：“我们的愿景是，未来我们将像现在一样轻松地使用细胞参考进行基因组参考。换句话说，如果你想烤蛋糕，你通常不想尝试想出你自己的食谱——而是你只需在食谱中查找。使用 scArches，我们正式化并简化了这个查找过程。”
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