이 연구는 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터의 시각화를 위해 불확실성 인식 t-분포 확률적 이웃 임베딩(Ut-SNE)을 제안한다. 기존의 t-SNE 방법은 데이터의 불확실성을 고려하지 않아 잘못된 시각화 결과를 초래할 수 있다. Ut-SNE는 데이터 포인트의 분포를 확률적으로 표현하여 불확실성을 반영한다. 이를 통해 데이터의 국소 구조와 불확실성을 동시에 보존하는 저차원 임베딩을 생성한다.
Ut-SNE는 다음과 같은 주요 단계로 구성된다:
Ut-SNE는 다양한 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터셋에 적용되어 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다. 특히 유방 조직, 지방 조직, 면역 세포 데이터에서 불확실성 정보를 효과적으로 시각화하여 생물학적 통찰을 제공하였다.
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by Hui Ma, Kai ... a las arxiv.org 10-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2410.00473.pdfConsultas más profundas