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        機器學(xué)習(xí)方法有助于在多個維度上對細(xì)胞簇進(jìn)行分類和標(biāo)記
        
			
        
				2019-02-26 14:39:17
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        A * STAR研究人員開發(fā)的算法可以提高細(xì)胞簇的分選和自動標(biāo)記。該算法通過稱為細(xì)胞計數(shù)的技術(shù)促進(jìn)數(shù)據(jù)分析，該技術(shù)有效地對細(xì)胞進(jìn)行分類和標(biāo)記以用于研究。
        

        機器學(xué)習(xí)方法有助于在多個維度上對細(xì)胞簇進(jìn)行分類和標(biāo)記
        

        細(xì)胞計數(shù)數(shù)據(jù)分析通常依賴于單細(xì)胞過程，該過程根據(jù)一組明確定義的參數(shù)將無關(guān)細(xì)胞與感興趣的群體分開。在該選擇過程中，根據(jù)熒光標(biāo)記是否存在，將細(xì)胞依次分成子集。隨著要測量的參數(shù)數(shù)量的增加，過程的復(fù)雜性也會增加，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)計用于高維度，但是經(jīng)常無法清楚地描述單個細(xì)胞內(nèi)的區(qū)別特征，這對于新的和定義不明確的子集是有問題的。
        

        為了解決這個問題，來自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，該算法包含一個迭代過程，其中調(diào)整各個參數(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。
        

        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，并通過連續(xù)的收縮和擴展階段修改邊界。收縮不包括細(xì)胞以增加純度但也可以降低產(chǎn)量，而擴增增加產(chǎn)量，但有時以犧牲純度為代價。“通過測試所有可能的閾值來解決這個問題，計算成本太高，而且對于當(dāng)前的計算機而言難以管理，”Newell說。
        

        根據(jù)Newell的說法，由此產(chǎn)生的門控策略可以提供對每個細(xì)胞群體真正意義的重要見解。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)胞評估了Hypergate的分選能力，這是一個免疫細(xì)胞家族，其子集數(shù)量未知。該算法確定了兩個細(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個細(xì)胞簇，與先前的描述一致，并且通常具有增強的精確度。
        

        Newell的團隊認(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，這可以通過流式細(xì)胞儀實時完成，”他說。
        
			

			
          
        
			
        
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