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Cell-GraphCompass: modeling single cells with graph structure foundation model
DOI:10.1093/nsr/nwaf255.png)
摘要
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人体细胞受到复杂基因调控网络的调控,这使它们能够实现其细胞命运和功能。受大语言模型进展的启发,已有若干尝试聚焦于构建单细胞转录组数据的基础模型以解析基因调控网络。然而,这些模型倾向于在细胞内对基因施加序列结构,这可能忽略固有的生物学特征,且缺乏利用其他可用先验知识。本文介绍了Cell-GraphCompass(CGCompass),这是首个采用图预训练来建模基因和细胞的基础模型。我们使用三种基因相关信息作为节点特征来构建细胞图,并从三个角度收集数据以描绘基因间关系作为边特征。我们使用超过5000万个人类细胞预训练了该模型,然后将其微调至广泛任务,如批次整合、细胞类型注释、单细胞基因扰动及体外基因敲除预测,取得了出色的性能。总体而言,CGCompass为利用图预训练在构建单细胞分析基础模型中融入先验知识提供了实用架构。
期刊
IF:
17.1
论文数:
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2.0W
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