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南开：全新框架用于scATAC-seq数据整合 |《自然-机器智能》论文

自然系列 2025-09-28 12:40

文章摘要

本文介绍了南开大学研究团队在《自然-机器智能》发表的关于scATAC-seq数据整合的研究。背景方面，单细胞染色质可及性测序技术能解析全基因组染色质可及性，但多批次数据存在复杂批次效应，现有方法存在破坏生物异质性等局限。研究目的是提出基于正则化重心映射的深度学习框架Fountain，通过最优传输实现数据分布转换，利用几何结构作为正则项，在批次对齐同时保持生物异质性。结论显示，Fountain在多个真实数据集上优于现有方法，支持在线数据整合，并能生成校正后的ATAC图谱助力下游分析。

南开：全新框架用于scATAC-seq数据整合 |《自然-机器智能》论文

查看文献： Rigorous integration of single-cell ATAC-seq data using regularized barycentric mapping
查看期刊：Nature Machine Intelligence

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