Core Concepts
Die Entwicklung eines Modells zur Vorhersage der Arzneimittelsensitivität auf Einzelzellebene durch adaptive gewichtete Merkmale und Multi-Quellen-Domänenanpassung.
Abstract
Die Entwicklung von Einzelzell-Sequenzierungstechnologien hat die Generierung einer großen Menge an Einzelzell-Transkriptionsprofilen ermöglicht.
Es besteht ein Mangel an Daten zur Arzneimittelsensitivität auf Einzelzellebene.
Das vorgeschlagene Modell scAdaDrug verwendet adaptive gewichtete Merkmale und adversariale Domänenanpassung.
Experimentelle Ergebnisse zeigen eine erstklassige Leistung bei der Vorhersage der Arzneimittelsensitivität auf Einzelzelle-Datensätzen.
Das Modell übertrifft bestehende Methoden in der Vorhersage von Arzneimittelsensitivität bei Einzelzellen und Patienten.
Stats
Die GDSC-Datenbank bietet Informationen zur Arzneimittelsensitivität von Zelllinien.
Die GSE149215- und GSE108383-Datensätze enthalten Einzelzell-Transkriptionsprofile und Arzneimittelsensitivitätsdaten.
Die TCGA-Repositorydaten umfassen Patiententranskriptomdaten und klinische Arzneimittelreaktionsinformationen.
Quotes
"Das Modell scAdaDrug erzielte eine erstklassige Leistung bei der Vorhersage der Arzneimittelsensitivität auf Einzelzelle-Datensätzen."
"Die experimentellen Ergebnisse bestätigen die Generalisierbarkeit des Modells für verschiedene Arzneimittel-induzierte Einzelzellensensitivitätsvorhersagen."