Machine learning Interview

Forwarded from Machinelearning

0:38

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🌟 scGPT-spatial: модель для анализа данных о пространственной организации клеток в тканях.

scGPT-spatial - расширенная версия модели scGPT в помощь ученым-биологам для анализа пространственной транскриптомики. Основная цель scGPT-spatial — интегрировать информацию о пространственной локализации клеток и их транскриптомных профилях с знаниями scGPT для расширения понимания организации тканей и взаимодействия клеток в микроокружении.

scGPT-spatial обучалась с с учётом пространственных координат на наборе данных SpatialHuman30M (30 миллионов клеток и спотов из 4 протоколов секвенирования: Visium, Visium HD, MERFISH и Xenium) и использует архитектуру MoE.

В тестах scGPT-spatial показала отличные результаты в задачах кластеризации клеточных типов, деконволюции спотов и импутации генной экспрессии. В экспериментах на интеграцию данных из нескольких слайдов и модальностей модель обошла методы PCA и Seurat v4, достигнув показателя AvgBIO 0.86.

В задаче деконволюции клеточных типов scGPT-spatial превзошла Tangram и Cell2location, со средним Macro F1 в 0.58, а медианный коэффициент корреляции Пирсона в импутации генной экспрессии составил значение 0.6.

Веса модели опубликованы в открытом доступе, а в репозитории проекта на Github - подробная инструкция по настройке окружения для scGPT и ipynb демо-ноутбук инференса.


📌Лицензирование

🟢Код : MIT License.
🟠Модель: CC-BY-4.0 License.


🟡Модель
🟡Техотчет
🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MedML #ScGPT

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/jp/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1586

2.7K viewsFeb 24 at 06:40

🌟 scGPT-spatial: модель для анализа данных о пространственной организации клеток в тканях.

scGPT-spatial - расширенная версия модели scGPT в помощь ученым-биологам для анализа пространственной транскриптомики. Основная цель scGPT-spatial — интегрировать информацию о пространственной локализации клеток и их транскриптомных профилях с знаниями scGPT для расширения понимания организации тканей и взаимодействия клеток в микроокружении.

scGPT-spatial обучалась с с учётом пространственных координат на наборе данных SpatialHuman30M (30 миллионов клеток и спотов из 4 протоколов секвенирования: Visium, Visium HD, MERFISH и Xenium) и использует архитектуру MoE.

В тестах scGPT-spatial показала отличные результаты в задачах кластеризации клеточных типов, деконволюции спотов и импутации генной экспрессии. В экспериментах на интеграцию данных из нескольких слайдов и модальностей модель обошла методы PCA и Seurat v4, достигнув показателя AvgBIO 0.86.

В задаче деконволюции клеточных типов scGPT-spatial превзошла Tangram и Cell2location, со средним Macro F1 в 0.58, а медианный коэффициент корреляции Пирсона в импутации генной экспрессии составил значение 0.6.

Веса модели опубликованы в открытом доступе, а в репозитории проекта на Github - подробная инструкция по настройке окружения для scGPT и ipynb демо-ноутбук инференса.


📌Лицензирование

🟢Код : MIT License.
🟠Модель: CC-BY-4.0 License.


🟡Модель
🟡Техотчет
🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MedML #ScGPT