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市場數(shù)據(jù)丨2025年5月光譜儀中標(biāo)數(shù)據(jù)盤點 中標(biāo)數(shù)據(jù)穩(wěn)定增長
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哈工大科研團(tuán)隊提出單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)整合新模型
2025年06月25日 14:07:03
來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：3035
近日，哈工大數(shù)學(xué)學(xué)院靳水林教授團(tuán)隊在單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)建模與分析領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，解決了多生物來源數(shù)據(jù)整合建模的關(guān)鍵問題。
單細(xì)胞數(shù)據(jù)整合旨在通過消除數(shù)據(jù)中的批次效應(yīng)，以融合不同實驗批次的單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)，對胚胎發(fā)育、組織功能及疾病機(jī)制等研究具有重要意義。
近日，哈工大數(shù)學(xué)學(xué)院靳水林教授團(tuán)隊在單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)建模與分析領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，解決了多生物來源數(shù)據(jù)整合建模的關(guān)鍵問題。
對于包含多生物來源的單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)，其批次效應(yīng)與生物效應(yīng)極易混淆，給數(shù)據(jù)整合帶來了巨大挑戰(zhàn)。對于此問題，靳水林教授團(tuán)隊提出了一種多源生物變異的數(shù)據(jù)整合新模型——組中心化主成分分析 (group-centered Principal Component Analysis，簡稱gcPCA)。
這一模型首次定義了多生物來源數(shù)據(jù)的組技術(shù)變異，利用生物來源的總體變異和批次內(nèi)變異估計批次效應(yīng)，構(gòu)建了組技術(shù)變異最小化的優(yōu)化模型，進(jìn)而在保留多源生物變異條件下對數(shù)據(jù)進(jìn)行了整合。組中心化主成分分析(gcPCA)模型在模擬和真實數(shù)據(jù)整合方面取得了優(yōu)良的效果。該研究為多生物來源單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)的有效整合提供了高效、可靠的數(shù)學(xué)模型。
研究成果以《多生物來源單細(xì)胞數(shù)據(jù)整合》(Integrating single-cell data with biological variables)為題發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America: PNAS)上。該研究獲得了國家自然科學(xué)基金面上項目、國家自然科學(xué)基金青年學(xué)生基礎(chǔ)研究項目(博士研究生)、黑龍江省杰出青年基金等項目的支持。
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