論文の概要: Regression-Based Analysis of Multimodal Single-Cell Data Integration Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12711v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 16:31:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 23:50:49.819865
• Title: Regression-Based Analysis of Multimodal Single-Cell Data Integration Strategies
• Title（参考訳）: 回帰に基づくマルチモーダル単一セルデータ統合戦略の解析
• Authors: Bhavya Mehta, Nirmit Deliwala, Madhav Chandane
• Abstract要約: マルチモーダルシングルセル技術は、個々のセルから多様なデータ型の同時収集を可能にする。 この研究は、Echo State Networksの異常なパフォーマンスを強調し、顕著な相関スコアが0.94である。 これらの発見は、機械学習の可能性を生かして、細胞の分化と機能に関する理解を深めることを約束している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal single-cell technologies enable the simultaneous collection of diverse data types from individual cells, enhancing our understanding of cellular states. However, the integration of these datatypes and modeling the interrelationships between modalities presents substantial computational and analytical challenges in disease biomarker detection and drug discovery. Established practices rely on isolated methodologies to investigate individual molecular aspects separately, often resulting in inaccurate analyses. To address these obstacles, distinct Machine Learning Techniques are leveraged, each of its own kind to model the co-variation of DNA to RNA, and finally to surface proteins in single cells during hematopoietic stem cell development, which simplifies understanding of underlying cellular mechanisms and immune responses. Experiments conducted on a curated subset of a 300,000-cell time course dataset, highlights the exceptional performance of Echo State Networks, boasting a remarkable state-of-the-art correlation score of 0.94 and 0.895 on Multi-omic and CiteSeq datasets. Beyond the confines of this study, these findings hold promise for advancing comprehension of cellular differentiation and function, leveraging the potential of Machine Learning.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル単一細胞技術は、個々の細胞から多様なデータ型の同時収集を可能にし、細胞状態の理解を深める。 しかし、これらのデータ型の統合とモダリティ間の相互関係のモデル化は、疾患のバイオマーカー検出と薬物発見において、かなりの計算的および分析的な課題をもたらす。 確立された慣行は、個々の分子的側面を別々に研究するために孤立した方法論に依存し、しばしば不正確な分析をもたらす。 これらの障害に対処するために、異なる機械学習技術が利用され、それぞれがDNAとRNAの共変をモデル化し、最後に、基礎となる細胞機構と免疫反応の理解を単純化する造血幹細胞の発達中に単細胞でタンパク質を表面化する。 300,000セルのタイムコースデータセットのキュレートされたサブセットで実施された実験では、Echo State Networksの異常なパフォーマンスが強調され、マルチオミックとCiteSeqデータセットにおける、最先端の相関スコア0.94と0.895が記録されている。 この研究の範囲を超えて、これらの発見は、機械学習の可能性を活用し、細胞分化と機能の理解を前進させる可能性を秘めている。

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