基因表达值是有无限取值的连续变量,而 Tokenization 是对有限个值的离散变量进行的操作,scBERT采用比较简单粗暴的分箱方式,通过在子类的getitem方法中把数据类型改为长整型,和大于(CLASS-2)的部分全部改成(CLASS-2)把数据变成有限个离散值。 数据读取分割封装 使用scanpy库读取.h5ad格式的单细胞数据文件。从读取的数...
为了保证全基因组内基因级别的可解释性，scBERT 在预训练数据上没有做任何的降维或筛选处理，最大程度上保留数据本身的特性和信息。此外，该模型复用了大规模的公开数据集，包含不同实验来源、批次和组织类型的单细胞数据，以保证模型能学习到更为「通用」的知识，精准捕获单个基因的表达信息及两两基因之间的作用关系。
遵循BERT的预训练和微调方法,scBERT通过对大量未标记的scRNA-seq数据进行预训练,获得了对基因-基因相互作用的理解;然后将其转移到看不见的和特异性的scRNA-seq数据的细胞类型注释任务中,以进行监督微调。广泛而严格的基准研究验证了scBERT在细胞类型注释、新型细胞类型发现、批次效应鲁棒性和模型可解释性方面的卓越性能...
原始BERT 的嵌入包括 token 和 position,其中token embeddings是一个离散变量(代表一个单词,例如iSEEEK模型),而scBERT模型的原始表达输入是代表单个细胞中基因表达的连续变量。 scBERT利用 NLP 字段中的bag-of-words技术来对基因的表达进行分箱(binning),从而将它们转换为离散值(先解肢再装袋),并将它们转换为 200...
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今天给大家讲一篇2022年8月腾讯在nature machine intelligence上发表的药物-靶标相互作用的一篇文章,作者提出了一种用于单细胞RNA-seq数据的细胞类型注释的大规模预训练语言模型scBERT。该模型通过BERT的预训练和有监督的微调方法,首先scBERT通过对大量未标记的scRNA-seq数据进行预训练,获得了基因-基因相互作用的信息;然...
scBERT as a large-scale pretrained deep language model for cell type annotation of single-cell RNA-seq data 论文摘要 在单细胞RNA-seq数据的基础上对细胞类型进行标注是研究疾病进展和肿瘤微环境的先决条件。这里作者表明,现有的方法通常缺乏策划的标记基因列表,对批量效应处理不当,难以利用潜在的基因-基因互动...
scBERT (single-cell Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to overcome the above challenges. scBERT follows the state-of-the-art paradigm of pre-train and fine-tune in the deep learning field. In the first phase of scBERT, it obtains a general understanding of gene-gene ...
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