Genome Biology丨蒋岚团队开发细胞身份鉴定新型AI引擎

本文介绍了国家生物信息中心蒋岚团队在Genome Biology期刊发表的研究论文，研发了一款高效、泛化且可解释的有监督细胞表征和解析模型CellMemory。该模型通过改造传统Transformer架构，植入低维记忆空间“Memory Space”，显著提高了计算效率和模型泛化能力，能够实现单细胞数据跨平台、物种整合。CellMemory在基准评测中表现出色，在人群尺度的单细胞数据整合、超高分辨率细胞状态注释等任务中均取得了领先的表现。此外，CellMemory的分层式“可读窗口”为理解模型决策逻辑提供了可靠解决方案。研究团队还展示了CellMemory在多个癌症队列单细胞图谱中解析疾病复杂性的能力，为耐药和预后研究提供了高分辨率数据解析基础。