定量解构肿瘤微环境：创新算法DeSide助力多种肿瘤内细胞丰度的精准预测

学术经纬 2024-11-12 08:05
文章摘要
中国科学院深圳先进技术研究院与香港浸会大学合作开发了一种名为DeSide的深度学习算法，用于精准预测19种实体肿瘤中16种细胞类型的丰度。该算法结合了公开的单细胞数据集和创新的深度神经网络结构，通过合成高质量的训练集和采用新的采样方法，提高了预测的准确性和泛化能力。DeSide不仅在预测多种肿瘤类型内细胞比例方面表现出色，还能有效应用于患者生存分析，为肿瘤发生与发展机制的理解、患者预后评估和治疗策略的制定提供了有力支持。
定量解构肿瘤微环境：创新算法DeSide助力多种肿瘤内细胞丰度的精准预测
查看文献： DeSide: A unified deep learning approach for cellular deconvolution of tumor microenvironment
查看期刊：Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
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