Aprendizado Profundo para Sequenciamento de Célula Única: Um Microscópio para Ver a Diversidade das Células

A tecnologia de sequenciamento de célula única (sc-seq) permite a análise de células individuais, revelando heterogeneidade celular. O genoma humano contém cerca de 20.000 a 25.000 genes codificadores de proteínas, e o sc-seq, especialmente o sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-seq), permite a medição da expressão gênica em nível de célula única. O aprendizado profundo é cada vez mais aplicado a dados de sc-seq devido à sua capacidade de lidar com dados de alta dimensão, não lineares e heterogêneos. Autoencoders, particularmente autoencoders de remoção de ruído, são comumente usados para redução de dimensionalidade e agrupamento celular, superando métodos tradicionais como PCA. O Projeto Atlas de Células Humanas (HCAP) visa mapear todas as células humanas, e a transcriptômica resolvida espacialmente (SRT) aborda a perda de informação espacial no scRNA-seq. O aprendizado profundo ajuda a capturar padrões complexos, identificar novos tipos celulares e integrar dados multimodais.