Поскольку анализ отдельных клеток продолжает развиваться, предлагая беспрецедентное понимание клеточных состояний и функций, исследователи сталкиваются с проблемами, присущими биоинформатике. Одна из основных проблем заключается в непомерно высокой стоимости секвенирования и чувствительности биоинформатических данных. Использование глубокого обучения, особенно генеративно-состязательных сетей (GAN), обещает новое решение. Эти глубокие генеративные модели уже оставили свой след в других областях глубокого обучения.

Давайте углубимся в три основополагающие статьи, в которых рассматривается применение GAN для анализа данных одной ячейки. Эти статьи не только освещают современное состояние дел, но и предоставляют платформу для сравнительного анализа моделей, алгоритмов, наборов данных и результатов.

1. Увеличение in Silico: изменение правил игры в анализе scRNA-seq

Реалистичная генерация in silico и увеличение данных секвенирования одноклеточной РНК с использованием генеративно-состязательных сетей, авторы Marouf et al. выступает за эффективность условных одноклеточных генеративно-состязательных нейронных сетей (cscGAN) в создании реалистичных данных секвенирования одноклеточной РНК. Эти сгенерированные данные отражают реальные наблюдения, что делает их незаменимыми для надежного биоинформационного анализа.

Исследование подчеркивает способность cscGAN изучать сложные межгенные взаимодействия на сложных образцах, охватывающих несколько типов клеток. Результат? Генерируются клетки определенных типов, которые могут беспрепятственно пополнять редкие популяции клеток. Это расширение впоследствии способствует дальнейшему анализу, включая обнаружение маркерных генов и работу новых алгоритмов анализа. Примечательно, что этот подход также обещает экономию средств и потенциальное сокращение тестирования на животных.

2. MichiGAN: объединение лучшего из обоих миров

MichiGAN: выборка из распутанных представлений одноклеточных данных с использованием генеративно-состязательных сетей Ю и Уэлча представляет MichiGAN, революционную нейронную сеть. Он синтезирует сильные стороны вариационных автоэнкодеров (VAE) и GAN для выборки из распутанных представлений без ущерба для качества генерации данных.

В статье представлена ​​полная картина возможностей глубоких генеративных моделей, таких как VAE и GAN, в создании и манипулировании многомерными изображениями. С помощью MichiGAN авторы анализируют разрозненные представления больших наборов данных одноклеточной РНК-seq, что позволяет манипулировать различными аспектами клеточной идентичности. Одна изюминка? Возможность прогнозировать реакцию экспрессии генов в отдельных клетках на лекарственное вмешательство.

3. Углубленное изучение извлечения признаков с помощью scGAN

В статье Глубокое извлечение одноклеточных транскриптомов с помощью генеративно-состязательной сети Моджтаба Бахрами и его коллеги представляют одноклеточную генеративно-состязательную сеть (scGAN). Целью этой сети является выявление закономерностей на основе необработанных данных, избегая при этом ловушек пакетных эффектов, таких как индивидуальная изменчивость и лабораторные условия.

scGAN работает путем моделирования вероятности необработанных данных подсчета scRNA-seq, проецируя каждую клетку в скрытое пространство. Кроме того, он пытается минимизировать любую корреляцию между скрытыми внедрениями и пакетными метками в ячейках. Протестированный на нескольких общедоступных наборах данных scRNA-seq, scGAN превосходит своих аналогов, эффективно кластеризуя известные типы клеток и точно выявляя гены, связанные с основными депрессивными расстройствами.

Заключительные мысли

Эти три исследования образуют триаду, подчеркивающую преобразующий потенциал GAN в анализе данных отдельных клеток. Каждый из них предлагает уникальный подход — от прямого увеличения данных, распутывания представлений до глубокого извлечения признаков. По мере того, как мы углубляемся в сферу биоинформатики, GAN будут играть ключевую роль, и эти исследования закладывают основу для того, что будет дальше.

Рекомендации

1. Маруф М., Мачарт П., Бансал В., Килиан С., Магрудер Д.С., Кребс С.Ф., Бонн С. [Реалистичная генерация in silico и увеличение данных секвенирования одноклеточной РНК с использованием генеративно-состязательных сетей]. 2020.

2. Ю, Х., Уэлч, Дж. Д. [MichiGAN: выборка из распутанных представлений одноклеточных данных с использованием генеративно-состязательных сетей]. 2021.

3. Моджтаба Бахрами и др. [Глубокая экстракция одноклеточных транскриптомов с помощью генеративно-состязательной сети]. 2021.