由于存在着肽段定量的不确定性估计、数据缺失、批次效应和高噪声等问题阻碍了对单细胞蛋白质组学数据的分析，且现有针对单细胞转录组的方法无法完全解决该问题，作者提出了一种多任务异方差回归模型和基于图对比学习的细胞嵌入方法scPROTEIN。实验表明scPROTEIN在细胞聚类、批次校正、细胞类型注释、临床分析和分析空间蛋白...
作者利用scPROTEIN方法定量分析了SCoPE2_Specht数据集上的3,042种蛋白质的1,490个细胞,并与现有的单细胞蛋白质组学数据分析流程进行了比较。图3a展示了不同的基于图的嵌入聚类后的效果,可以发现scPROTEIN在SCoPE2_Specht数据集上的所有评估指标方面都取得了最好的性能(图3b)。对于Scanorama和Liger,两种细胞类型之间...
作者利用scPROTEIN方法定量分析了SCoPE2_Specht数据集上的3,042种蛋白质的1,490个细胞,并与现有的单细胞蛋白质组学数据分析流程进行了比较。图3a展示了不同的基于图的嵌入聚类后的效果,可以发现scPROTEIN在SCoPE2_Specht数据集上的所有评估指标方面都取得了最好的性能(图3b)。对于Scanorama和Liger,两种细胞类型之间...
scPROTEIN能够实现单细胞蛋白组数据的整合和标签转移(Label Transfer)。通过评估在不同单细胞蛋白组学平台引起的批次效应,研究人员发现,相比其他方法,scPROTEIN在去除批次效应方面更为稳健。实验结果表明,scPROTEIN在整合不同MS测序技术数据和标签转移方面具有良好的性能,能够准确地对细胞类型进行注释...
2024年3月19日,南开大学张瀚团队与腾讯AI实验室姚建华团队联合在Nature Methods上发表了文章scPROTEIN: a versatile deep graph contrastive learning framework for single-cell proteomics embedding(scPROTEIN: 一种用于单细胞蛋白质组学嵌入的...
图对比学习是一种无监督学习方法,通过构建数据的图表示,并利用图结构中的对比信息来学习数据的表征。在scPROTEIN中,图对比学习被用于识别和纠正批次效应,同时学习到鲁棒的细胞嵌入表示。 5. 深度学习框架的设计 scPROTEIN的深度学习框架包括多个组件,如特征提取网络、图对比学习模块和嵌入学习网络等。这些组件协同工作,...
scPROTEIN, which consists of peptide uncertainty estimation based on a multitask heteroscedastic regression model and cell embedding generation based on graph contrastive learning. scPROTEIN can estimate the uncertainty of peptide quantification, denoise protein data, remove batch effects and encode single-...
BCCP(SC) protein BCCP(SC) protein(BCCP(SC) protein) CAS: 化学式: 主页 产品 BCCP(SC) protein 中文名BCCP(SC) protein 英文名BCCP(SC) protein 英文别名BCCP(SC) protein
R-sc protein R-sc protein(R-sc protein) CAS: 化学式: 主页 产品 R-sc protein 中文名R-sc protein 英文名R-sc protein 英文别名R-sc protein
Protein Gels NuPAGE Novex 4-12% Bis-Tris Gel 1.0 mm, 10 well box of 10 gels NP0321BOX NuPAGE Novex 4-12% Bis-Tris Gel 1.0 mm, 12 well box of 10 gels NP0322BOX NuPAGE Novex 4-12% Bis-Tris Gel 1.0 mm, 15 well box of 10 gels NP0323BOX NuPAGE Novex 4-12% Bis-Tris Gel...