인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
개별 세포에서 유전자 발현을 측정하는 단일 세포 시퀀싱 (scRNA-seq) 기술이 빠르게 발전되고 있다. 최근 scRNA-seq 데이터 기반의 세포 타입 분류에서 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 대부분의 방법은 세포 타입 라벨을 보유한 데이터를 사용하여 모델을 훈련한 후 해당 모델을 다른 데이터에 적용한다. 그러나 여러 데이터의 통합은 시퀀싱 기술 등의 차이로 인해 배치 효과를 초래하며, 이는 유의미한 유전자 발현 차이 발견을 방해한다. 이 논문에서는 데이터셋 간 분포 차이를 줄이기 위해 비지도 도메인 적응 및 준지도 학습 기반의 세포 타입 예측 모델을 제안한다. 먼저, 세포 타입 정보를 포함하는 소스 데이터를 기반으로 제안 모델을 사전 훈련시킨다. 그 후, 적대적 훈련을 기반으로 타겟 데이터의 분포를 소스 데이터의 분포와 정렬시킨다. 마지막으로, 준지도 학습을 기반으로 모델을 재훈련시킨다. 제안 모델은 배치 효과를 제거하여 기존의 배치 효과 보정 모델보다 높은 분류 성능을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092466931
