青源 LIVE 预告 | McGill李岳Mila唐建团队新作：可迁移、可解释的单细胞RNA测序模型...

单细胞转录组测序（scRNA-seq）是在单个细胞水平对mRNA进行高通量测序的一项新技术，解决了组织样本测序无法建模细胞异质性的问题。scRNA-seq及其衍生技术已经三次被Nature评为Method of the Year，在发育生物学、基础医学、临床诊断和药物开发等领域都发挥重要作用。然而，对scRNA-seq数据的整合分析（integrated analysis）仍存在很大的挑战，不仅数据规模越来越大，测序技术、实验批次、dropout 等因素的干扰也屡见不鲜，如何从大型参考数据集（reference dataset）上迁移知识、如何解释模型学到的参数等问题尚未得到充分解决。

McGill大学的李岳老师和魁北克人工智能研究所Mila唐建老师团队共同提出了一种高效、易用、可拓展、可迁移、可解释的模型——scETM，近日于Nature Communications发表。智源社区特邀请了论文共同第一作者赵伊凡、蔡辉宇对其研究背景及scETM模型做详细介绍。

报告简介：单细胞转录组测序能揭示单个细胞的基因表达状态，对推动疾病诊疗、加深生物学的认知有重要意义，近年来多个图谱项目陆续诞生。然而，对单细胞转录组测序数据的分析还仍处于早期阶段。在本次报告中，我们将讨论单细胞转录组测序数据的整合分析（integrated analysis）中当前的方法和挑战，并介绍我们提出的高效、易用、可拓展、可迁移、可解释的模型——scETM（近日于Nature Communications发表）。利用GPU，scETM可轻松在百万级数据集上训练可迁移的scRNA-seq数据模型，并为数据集中的细胞、基因和主题计算嵌入向量，利用这些嵌入可以进行聚类、差异表达分析、富集分析等多种下游任务。

代码地址：https://github.com/hui2000ji/scETM

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-021-25534-2

报告人简介：

赵伊凡，麻省理工学院博士在读学生，师从Peter J. Park教授。主要研究兴趣是单细胞基因组的统计分析，以探索正常细胞和癌细胞的突变过程及其对基因调控的影响。

蔡辉宇，Mila一年级博士生，师从唐建教授。主要研究兴趣是图神经网络及其在药物发现中的应用，单细胞基因组统计分析中的数据融合与迁移问题。

报告主题：scETM: 可迁移、可解释的scRNA-seq模型

时间：2021年 10月23日（周六）19:00

形式：线上

入会方式：腾讯会议 - ID：266300494

B站直播：https://live.bilibili.com/21484823

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