已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Exploring single-cell data with deep multitasking neural networks

计算机科学 人工智能 人类多任务处理 可扩展性 聚类分析 人工神经网络 杠杆(统计) 数据挖掘 样品(材料) 模式识别(心理学) 机器学习 可视化 深度学习 深层神经网络 数据库 化学 色谱法 心理学 认知心理学
作者
Matthew Amodio,David van Dijk,K. Srinivasan,William S. Chen,Hussein Mohsen,Kevin R. Moon,Allison M. Campbell,Yujiao Zhao,Xiaomei Wang,Manjunatha M. Venkataswamy,Anita Desai,Vasanthapuram Ravi,Priti Kumar,Ruth R. Montgomery,Guy Wolf,Smita Krishnaswamy
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:16 (11): 1139-1145 被引量:211
标识
DOI:10.1038/s41592-019-0576-7
摘要

It is currently challenging to analyze single-cell data consisting of many cells and samples, and to address variations arising from batch effects and different sample preparations. For this purpose, we present SAUCIE, a deep neural network that combines parallelization and scalability offered by neural networks, with the deep representation of data that can be learned by them to perform many single-cell data analysis tasks. Our regularizations (penalties) render features learned in hidden layers of the neural network interpretable. On large, multi-patient datasets, SAUCIE’s various hidden layers contain denoised and batch-corrected data, a low-dimensional visualization and unsupervised clustering, as well as other information that can be used to explore the data. We analyze a 180-sample dataset consisting of 11 million T cells from dengue patients in India, measured with mass cytometry. SAUCIE can batch correct and identify cluster-based signatures of acute dengue infection and create a patient manifold, stratifying immune response to dengue. SAUCIE, a deep learning platform to analyze single-cell data across samples and platforms, allows information to be obtained from the internal layers of the network, which provides additional mechanistic understanding that can be used to further tune data analysis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Owen应助怡然的迎波采纳,获得10
1秒前
萌娜梨裟完成签到 ,获得积分10
2秒前
Leviathan完成签到 ,获得积分10
5秒前
嘉琳完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
12秒前
17秒前
starry完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
19秒前
英勇的白风完成签到,获得积分10
22秒前
rick3455完成签到 ,获得积分10
23秒前
w1x2123完成签到,获得积分10
24秒前
窝窝发布了新的文献求助10
24秒前
乐乐乐乐乐乐应助andrele采纳,获得10
28秒前
29秒前
怡然的迎波完成签到,获得积分10
29秒前
俊逸海豚完成签到 ,获得积分10
30秒前
31秒前
Cc完成签到 ,获得积分10
32秒前
sh发布了新的文献求助10
33秒前
一直向前发布了新的文献求助10
36秒前
40秒前
山猫大王完成签到 ,获得积分10
41秒前
三三完成签到 ,获得积分10
42秒前
sh完成签到,获得积分10
42秒前
43秒前
long0809完成签到,获得积分10
43秒前
wu完成签到 ,获得积分10
45秒前
hx完成签到 ,获得积分10
45秒前
46秒前
团宝妞宝完成签到,获得积分10
48秒前
50秒前
11发布了新的文献求助10
51秒前
brwen完成签到,获得积分10
52秒前
58秒前
59秒前
互助棍哥完成签到,获得积分10
1分钟前
一直向前发布了新的文献求助10
1分钟前
钱小豪发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989972
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11256042
捐赠科研通 3270884
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805093
邀请新用户注册赠送积分活动 882256
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216