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      機(jī)器學(xué)習(xí)方法有助于在多個(gè)維度上對(duì)細(xì)胞簇進(jìn)行分類和標(biāo)記
      
			
      
				2019-02-26 14:39:17
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			  來(lái)源：
			
      
		
      
				
		
      
			
      A * STAR研究人員開(kāi)發(fā)的算法可以提高細(xì)胞簇的分選和自動(dòng)標(biāo)記。該算法通過(guò)稱為細(xì)胞計(jì)數(shù)的技術(shù)促進(jìn)數(shù)據(jù)分析，該技術(shù)有效地對(duì)細(xì)胞進(jìn)行分類和標(biāo)記以用于研究。
      

      機(jī)器學(xué)習(xí)方法有助于在多個(gè)維度上對(duì)細(xì)胞簇進(jìn)行分類和標(biāo)記
      

      細(xì)胞計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)分析通常依賴于單細(xì)胞過(guò)程，該過(guò)程根據(jù)一組明確定義的參數(shù)將無(wú)關(guān)細(xì)胞與感興趣的群體分開(kāi)。在該選擇過(guò)程中，根據(jù)熒光標(biāo)記是否存在，將細(xì)胞依次分成子集。隨著要測(cè)量的參數(shù)數(shù)量的增加，過(guò)程的復(fù)雜性也會(huì)增加，從而導(dǎo)致子集成倍增加。諸如降維和聚類分析之類的方法已經(jīng)被設(shè)計(jì)用于高維度，但是經(jīng)常無(wú)法清楚地描述單個(gè)細(xì)胞內(nèi)的區(qū)別特征，這對(duì)于新的和定義不明確的子集是有問(wèn)題的。
      

      為了解決這個(gè)問(wèn)題，來(lái)自A * STAR新加坡免疫網(wǎng)絡(luò)的Etienne Becht，Evan Newell及其同事已經(jīng)創(chuàng)建了一種名為Hypergate 的算法，該算法可以生成一種策略，可以分離細(xì)胞并簡(jiǎn)明準(zhǔn)確地描述所得到的聚類。“與解決Rubik立方體類似，該算法包含一個(gè)迭代過(guò)程，其中調(diào)整各個(gè)參數(shù)閾值，直到代表純度和產(chǎn)量平均值的復(fù)合物最大化，”Newell說(shuō)。
      

      Hypergate優(yōu)化高維矩形的大小，以最好地封裝目標(biāo)單元簇。它首先包括矩形中的所有單元格，并通過(guò)連續(xù)的收縮和擴(kuò)展階段修改邊界。收縮不包括細(xì)胞以增加純度但也可以降低產(chǎn)量，而擴(kuò)增增加產(chǎn)量，但有時(shí)以犧牲純度為代價(jià)。“通過(guò)測(cè)試所有可能的閾值來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，計(jì)算成本太高，而且對(duì)于當(dāng)前的計(jì)算機(jī)而言難以管理，”Newell說(shuō)。
      

      根據(jù)Newell的說(shuō)法，由此產(chǎn)生的門控策略可以提供對(duì)每個(gè)細(xì)胞群體真正意義的重要見(jiàn)解。研究人員發(fā)現(xiàn)，這些策略給出了與傳統(tǒng)門控方法不同的細(xì)胞群。他們使用先天淋巴細(xì)胞評(píng)估了Hypergate的分選能力，這是一個(gè)免疫細(xì)胞家族，其子集數(shù)量未知。該算法確定了兩個(gè)細(xì)胞簇，其純度和產(chǎn)量均高于現(xiàn)有方法。它還標(biāo)記了24個(gè)細(xì)胞簇，與先前的描述一致，并且通常具有增強(qiáng)的精確度。
      

      Newell的團(tuán)隊(duì)認(rèn)為Hypergate可以促進(jìn)流式細(xì)胞術(shù)和其他高維細(xì)胞分析方法，特別是分離難以定義的細(xì)胞群。“將來(lái)，這可以通過(guò)流式細(xì)胞儀實(shí)時(shí)完成，”他說(shuō)。
      
			

			
        
      
			
      
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