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DECODE: deep learning-based common deconvolution framework for various omics data
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AI
DOI：10.1038/s41592-026-03007-y.png)
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摘要
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解卷积算法从组织水平数据中估计细胞类型丰度，从而能够对大型队列进行系统性细胞分析。然而，大多数解卷积算法是专门为单组学数据设计的，这限制了它们对不同队列中各种组学数据的一般性和可扩展性。本文介绍了DECODE，一个适用于细胞类型和细胞状态的通用解卷积框架，可应用于转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据，并能无缝整合多样的多组学组织数据集在细胞水平上。DECODE填补了代谢组学解卷积的空白，并在不同组学数据、捐赠者、疾病状态、健康状态、数据集和测量平台上显著优于当前最先进的方法。此外，DECODE在更接近实际应用场景中表现出高鲁棒性，因此即使参考单细胞数据不完整时也能准确解卷积已知细胞类型。DECODE将成为将多组学队列数据完全扩展到细胞水平的强大工具。DECODE是一个适用于细胞类型和细胞状态的通用解卷积框架，可应用于转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据。
Keyword:
Machine learning
Proteome informatics
Life Sciences
general
Biological Techniques
Biological Microscopy
Biomedical Engineering/Biotechnology
Bioinformatics
Proteomics
AI总结
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引用论文
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