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Sci Adv丨罗钧洪课题组开发深度学习模型MIST赋能T细胞转录组和受体组库融合分析

BioArt 2025-04-07 17:01
文章摘要
背景：T细胞在免疫系统中具有重要功能，其受体（TCR）决定了抗原识别能力，但如何在单细胞水平上精准解析T细胞的功能状态、抗原特异性及克隆扩增模式仍是研究难点。研究目的：暨南大学罗钧洪教授团队开发了深度学习模型MIST，旨在整合scRNA-seq与scTCR-seq数据，解决现有方法在跨组学数据整合、可解释性及适配性方面的局限。结论：MIST通过三层嵌入结构精准解析T细胞功能状态、克隆扩增模式及抗原特异性，并在肿瘤免疫研究中取得重要发现，如揭示CXCL13+CD8+ T细胞在免疫治疗应答中的关键作用，为免疫学研究提供了高效、灵活且可解释性强的工具。
Sci Adv丨罗钧洪课题组开发深度学习模型MIST赋能T细胞转录组和受体组库融合分析
查看文献： MIST: An interpretable and flexible deep learning framework for single–T cell transcriptome and receptor analysis
查看期刊：Science Advances
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