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【スマホで読める実験医学】scIDST：AIによる1細胞RNA-seqからの各細胞の病態レベルの予測
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scIDST：AIによる1細胞RNA-seqからの各細胞の病態レベルの予測
scIDST：Predicting pathological level of individual cells in scRNA-seq by artificial intelligence
Wehbe F, et al：Genome Res, 35：135-146, 2025
Yoshiaki Tanaka：Maisonneuve-Rosemont Hospital Research Center（CRHMR），Department of Medicine, University of Montreal（モントリオール大学医学部メゾナーブ・ロズモント病院）
10.18958/7691-00003-0001927-00
患者由来組織は病態レベルの異なる細胞からなり健常状態の細胞も含まれている．このような病態レベルの不均一性は1細胞オミクス解析を複雑にし，病態メカニズムの解明の障害となっている．そこで本研究では，弱教師あり深層学習アルゴリズムを使って，患者由来組織1細胞オミクスデータから各細胞の病態レベルを予測する手法「scIDST」を提案・開発した．
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