scPCIP实现未见物种植物细胞注释

Yang S.等作者提出并验证scPCIP，利用跨物种保守的直系同源基因程序，在无参考数据时为训练集中未出现的植物物种标注细胞类型。该方法从112,905个作者标注细胞中学习根、叶、花和种子的细胞类型程序；在26个留出数据集上，其表现优于基于标记基因的方法和植物深度学习方法，与使用同一图谱训练的监督分类器相当。 scPCIP迁移至一项独立研究时准确率较低，但其细胞类型程序在空间转录组中符合组织位置；方法以CC-BY 4.0许可开放。

AI 根据报道生成 · 43 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。