एकल-कोशिका अनुक्रमण के लिए गहन शिक्षण: कोशिकाओं की विविधता देखने के लिए एक सूक्ष्मदर्शी

सिंगल-सेल अनुक्रमण (sc-seq) तकनीक व्यक्तिगत कोशिकाओं के विश्लेषण को सक्षम बनाती है, जिससे सेलुलर विषमता का पता चलता है। मानव जीनोम में लगभग 20,000-25,000 प्रोटीन-कोडिंग जीन होते हैं, और sc-seq, विशेष रूप से सिंगल-सेल आरएनए अनुक्रमण (scRNA-seq), सिंगल-सेल स्तर पर जीन अभिव्यक्ति के मापन की अनुमति देता है। उच्च-आयामी, गैर-रैखिक और विषम डेटा को संभालने की क्षमता के कारण डीप लर्निंग तेजी से sc-seq डेटा पर लागू हो रही है। ऑटोएनकोडर, विशेष रूप से डीनॉइज़िंग ऑटोएनकोडर, आयामीता में कमी और कोशिका क्लस्टरिंग के लिए आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं, जो पीसीए जैसे पारंपरिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। ह्यूमन सेल एटलस प्रोजेक्ट (HCAP) का उद्देश्य सभी मानव कोशिकाओं का मानचित्रण करना है, और स्थानिक रूप से हल किए गए ट्रांसक्रिप्टॉमिक्स (SRT) scRNA-seq में स्थानिक जानकारी के नुकसान को संबोधित करता है। डीप लर्निंग जटिल पैटर्न को पकड़ने, नई सेल प्रकारों की पहचान करने और मल्टीमॉडल डेटा को एकीकृत करने में मदद करता है।