单细胞测序中的深度学习：看到细胞多样性的显微镜

2013年，Nature将单细胞RNA测序评为年度方法，凸显了其在探索细胞异质性中的重要性。单细胞测序技术通过分离单个细胞、扩增遗传物质并测序，生成一个矩阵形式的数据：每行对应一个细胞（带有独特条形码），每列对应一个基因，数值表示该基因在细胞中的表达水平。

人类基因组包含约30亿碱基对，其中约1%为蛋白质编码基因（约2万至2.5万个）。单细胞测序能够分析单个细胞而非细胞群体，从而揭示发育过程、疾病状态下的细胞异质性，并识别新型细胞类型。

随着多模态单细胞数据整合被Nature评为2019年度方法，深度学习通过多视图学习方法，探索不同模态（基因组、表观组、蛋白质组）间的共同变异，有效建模和整合多模态数据集。这种方法在生物学和生物医学领域展现出相关成果。

人类细胞图谱计划（HCAP）旨在系统描绘人体细胞，类似于Google Maps的缩放功能。深度学习在此过程中帮助分析空间信息、内部属性及元素间关系，从而更精确地定义细胞身份。

尽管深度学习在单细胞数据分析中展现出潜力，但数据的高维性和稀疏性仍是挑战。单细胞数据矩阵通常包含大量零值（基因未表达），且细胞数量可达数万，对模型训练和解释性提出要求。

此外，多模态数据的整合需要处理不同技术平台间的批次效应和噪声。目前，深度学习方法在生物学验证上的可靠性仍需进一步评估。