scmFormer: новый метод для интеграции протеомных и транскриптомных данных на уровне одной клетки

Исследователи из Уханьского ботанического сада Китайской академии наук разработали новый метод на основе трансформера — scmFormer — для интеграции крупномасштабных данных одно-клеточной протеомики и транскриптомики с использованием мульти-задачного трансформера. Исследование опубликовано в журнале Advanced Science.

Ключевые возможности метода:

• Эффективная интеграция: scmFormer демонстрирует высокую эффективность в согласовании крупномасштабных одно-клеточных омиксных (включая протеомные) наборов данных как на уровне типа клеток, так и на более тонком клеточном уровне.
• Работа с ограниченными ресурсами: Метод требует ограниченных вычислительных ресурсов. Его применение для интеграции двух наборов данных по COVID-19 с 1.48 миллионами клеток подтвердило преимущество в работе с большими данными на обычных ноутбуках.
• Устранение технических различий: scmFormer эффективно устраняет технические различия между разными омиксными модальностями, сохраняя при этом лежащую в основе биологическую информацию (типы клеток, условия эксперимента).
• Интеграция множественных наборов данных: Метод способен интегрировать несколько парных мультимодальных наборов данных, что снижает высокую стоимость экспериментов и улучшает биологическую интерпретацию.