Nature子刊丨浙江大学鲁林荣等开发了一个用于整合大规模单细胞RNA测序数据和跨图谱比较的深度学习模型！

2024年11月29日，浙江大学鲁林荣、刘琬璐、腾讯AI实验室Yao Jianhua共同通讯在Nature Methods发表了一篇题为“Integrative mapping of human CD8+ T cells in inflammation and cancer”的研究论文。该研究介绍了scAtlasVAE，一个基于深度学习的模型，用于整合大规模单细胞RNA测序数据和跨图谱比较。通过整合来自68项研究和42种疾病的961个样本的1,151,678个细胞，scAtlasVAE成功构建了广泛的人类CD8+ T细胞图谱，并揭示了不同细胞亚型之间的表型和功能转变。该模型还表征了三种不同的耗尽T细胞亚型，并揭示了自身免疫和免疫相关不良事件中的转录组和克隆共享模式。此外，scAtlasVAE能够自动注释CD8+ T细胞亚型，为CD8+ T细胞研究提供了一个全面的单细胞参考和计算框架。