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Single-Cell Multimodal Prediction via Transformers

杠杆(统计) 模式 计算机科学 人工智能 机器学习 变压器 瓶颈 水准点(测量) 数据挖掘 电压 社会学 地理 嵌入式系统 大地测量学 物理 量子力学 社会科学
作者
Wenzhuo Tang,Hongzhi Wen,Renming Liu,Jiayuan Ding,Wei Jin,Yuying Xie,Hui Liu,Jiliang Tang
标识
DOI:10.1145/3583780.3615061
摘要

The recent development of multimodal single-cell technology has made the possibility of acquiring multiple omics data from individual cells, thereby enabling a deeper understanding of cellular states and dynamics. Nevertheless, the proliferation of multimodal single-cell data also introduces tremendous challenges in modeling the complex interactions among different modalities. The recently advanced methods focus on constructing static interaction graphs and applying graph neural networks (GNNs) to learn from multimodal data. However, such static graphs can be suboptimal as they do not take advantage of the downstream task information; meanwhile GNNs also have some inherent limitations when deeply stacking GNN layers. To tackle these issues, in this work, we investigate how to leverage transformers for multimodal single-cell data in an end-to-end manner while exploiting downstream task information. In particular, we propose a scMoFormer framework which can readily incorporate external domain knowledge and model the interactions within each modality and cross modalities. Extensive experiments demonstrate that scMoFormer achieves superior performance on various benchmark datasets. Remarkably, scMoFormer won a Kaggle silver medal with the rank of 24/1221 (Top 2%) without ensemble in a NeurIPS 2022 competition1. Our implementation is publicly available at Github2.
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