更全面、更准确的方法，佐治亚理工学院团队用DL对scRNA-seq数据进行批次效应和条件效应建模

《scDisInFact：深度学习解纠缠框架，助力单细胞RNA测序数据分析》
乔治亚理工学院的研究团队推出scDisInFact，这是一种创新的深度学习工具，专门针对单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的批次效应和条件效应建模。scDisInFact能有效分离这两种效应，实现批次效应去除、关键基因检测和扰动预测三大功能。通过在模拟和实际数据集上的测试，scDisInFact表现出优于现有单一任务方法的性能，为多批次、多条件scRNA-seq数据的整合和预测提供了更全面、准确的解决方案。

本文来源： 机器之心【阅读原文】