論文の概要: Multi-Modal and Multi-Attribute Generation of Single Cells with CFGen

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11734v2
• Date: Mon, 03 Mar 2025 14:24:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 23:16:08.45777
• Title: Multi-Modal and Multi-Attribute Generation of Single Cells with CFGen
• Title（参考訳）: CFGenを用いた単一細胞のマルチモーダル・マルチ属性生成
• Authors: Alessandro Palma, Till Richter, Hanyi Zhang, Manuel Lubetzki, Alexander Tong, Andrea Dittadi, Fabian Theis,
• Abstract要約: 本研究では、単一セルデータ固有の離散性を保存するフローベースの条件生成モデルであるCellFlow for Generation (CFGen)を紹介する。 CFGenは、全ゲノムマルチモーダル単一セルデータを確実に生成し、重要な生物学的データ特性の回復を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.02070962797794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative modeling of single-cell RNA-seq data is crucial for tasks like trajectory inference, batch effect removal, and simulation of realistic cellular data. However, recent deep generative models simulating synthetic single cells from noise operate on pre-processed continuous gene expression approximations, overlooking the discrete nature of single-cell data, which limits their effectiveness and hinders the incorporation of robust noise models. Additionally, aspects like controllable multi-modal and multi-label generation of cellular data remain underexplored. This work introduces CellFlow for Generation (CFGen), a flow-based conditional generative model that preserves the inherent discreteness of single-cell data. CFGen generates whole-genome multi-modal single-cell data reliably, improving the recovery of crucial biological data characteristics while tackling relevant generative tasks such as rare cell type augmentation and batch correction. We also introduce a novel framework for compositional data generation using Flow Matching. By showcasing CFGen on a diverse set of biological datasets and settings, we provide evidence of its value to the fields of computational biology and deep generative models.
• Abstract（参考訳）: 単一セルRNAシーケンスデータの生成モデリングは、軌道推定、バッチ効果除去、現実的なセルデータのシミュレーションといったタスクに不可欠である。 しかし, 合成単細胞をノイズから模擬する最近の深層生成モデルは, 単細胞データの離散的性質を見越して, 連続的な遺伝子発現近似を演算し, それらの効果を抑え, 頑健なノイズモデルの導入を妨げている。 さらに、制御可能なマルチモーダルやマルチラベルのセルデータ生成といった側面はいまだ検討されていない。 本研究では、単一セルデータ固有の離散性を保存するフローベースの条件生成モデルであるCellFlow for Generation (CFGen)を紹介する。 CFGenは、レアセル型増強やバッチ補正といった関連する生成タスクに対処しつつ、重要な生物学的データ特性の回復を改善し、全ゲノムマルチモーダル単一セルデータを確実に生成する。 また、フローマッチングを用いた合成データ生成のための新しいフレームワークについても紹介する。 CFGenを多様な生物学的データセットと設定で表すことで、計算生物学や深層生成モデルの分野にその価値を示す。

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