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Harnessing the deep learning power of foundation models in single-cell omics
Nature Reviews Molecular Cell Biology ( IF 81.3 ) Pub Date : 2024-06-26 , DOI: 10.1038/s41580-024-00756-6 Qin Ma 1, 2 , Yi Jiang 1 , Hao Cheng 1 , Dong Xu 3
Nature Reviews Molecular Cell Biology ( IF 81.3 ) Pub Date : 2024-06-26 , DOI: 10.1038/s41580-024-00756-6 Qin Ma 1, 2 , Yi Jiang 1 , Hao Cheng 1 , Dong Xu 3
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Foundation models hold great promise for analyzing single-cell omics data, yet various challenges remain that require further advancements. In this Comment, we discuss the progress, limitations and best practices in applying foundation models to interrogate data and improve downstream tasks in single-cell omics. This Comment discusses the progress, limitations and best practices in applying foundation models to single-cell omics data.
中文翻译:
利用单细胞组学基础模型的深度学习能力
基础模型在分析单细胞组学数据方面具有广阔的前景,但仍然存在需要进一步改进的各种挑战。在这篇评论中,我们讨论了应用基础模型来查询数据和改进单细胞组学下游任务的进展、局限性和最佳实践。本评论讨论了将基础模型应用于单细胞组学数据的进展、局限性和最佳实践。
更新日期:2024-06-26
中文翻译:
利用单细胞组学基础模型的深度学习能力
基础模型在分析单细胞组学数据方面具有广阔的前景,但仍然存在需要进一步改进的各种挑战。在这篇评论中,我们讨论了应用基础模型来查询数据和改进单细胞组学下游任务的进展、局限性和最佳实践。本评论讨论了将基础模型应用于单细胞组学数据的进展、局限性和最佳实践。