اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله scASDC: خوشه‌بندی عمیق ساختاری با توجه پیشرفته برای داده‌های توالی‌یابی RNA تک سلولی

ترجمه فارسی مقاله scASDC: خوشه‌بندی عمیق ساختاری با توجه پیشرفته برای داده‌های توالی‌یابی RNA تک سلولی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی scASDC: Attention Enhanced Structural Deep Clustering for Single-cell RNA-seq Data
عنوان مقاله به فارسی scASDC: خوشه‌بندی عمیق ساختاری با توجه پیشرفته برای داده‌های توالی‌یابی RNA تک سلولی
نویسندگان Wenwen Min, Zhen Wang, Fangfang Zhu, Taosheng Xu, Shunfang Wang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 8
دسته بندی موضوعات Genomics,Artificial Intelligence,Machine Learning,ژنومیک , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 9 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 9 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 320,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data analysis is pivotal for understanding cellular heterogeneity. However, the high sparsity and complex noise patterns inherent in scRNA-seq data present significant challenges for traditional clustering methods. To address these issues, we propose a deep clustering method, Attention-Enhanced Structural Deep Embedding Graph Clustering (scASDC), which integrates multiple advanced modules to improve clustering accuracy and robustness.Our approach employs a multi-layer graph convolutional network (GCN) to capture high-order structural relationships between cells, termed as the graph autoencoder module. To mitigate the oversmoothing issue in GCNs, we introduce a ZINB-based autoencoder module that extracts content information from the data and learns latent representations of gene expression. These modules are further integrated through an attention fusion mechanism, ensuring effective combination of gene expression and structural information at each layer of the GCN. Additionally, a self-supervised learning module is incorporated to enhance the robustness of the learned embeddings. Extensive experiments demonstrate that scASDC outperforms existing state-of-the-art methods, providing a robust and effective solution for single-cell clustering tasks. Our method paves the way for more accurate and meaningful analysis of single-cell RNA sequencing data, contributing to better understanding of cellular heterogeneity and biological processes. All code and public datasets used in this paper are available at url{https://github.com/wenwenmin/scASDC} and url{https://zenodo.org/records/12814320}.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تجزیه و تحلیل توالی RNA تک سلولی (SCRNA-SEQ) تجزیه و تحلیل داده ها برای درک ناهمگونی سلولی محوری است.با این حال ، الگوهای پراکنده بالا و سر و صدای پیچیده ذاتی در داده های SCRNA-SEQ چالش های مهمی را برای روش های سنتی خوشه بندی ایجاد می کند.برای پرداختن به این موضوعات ، ما یک روش خوشه بندی عمیق ، خوشه بندی نمودار عمیق ساختاری با توجه به توجه (SCASDC) را پیشنهاد می کنیم ، که چندین ماژول پیشرفته را برای بهبود دقت و استحکام خوشه بندی ادغام می کند. رویکرد ما از یک شبکه حلقوی نمودار چند لایه (GCN) استفاده می کندروابط ساختاری مرتبه بالا بین سلول ها را ضبط کنید ، که به عنوان ماژول AutoEncoder Graph نامیده می شوند.برای کاهش مسئله overmoothing در GCN ، ما یک ماژول AutoEncoder مبتنی بر ZINB را معرفی می کنیم که اطلاعات محتوا را از داده ها استخراج می کند و بازنمایی های نهفته بیان ژن را می آموزد.این ماژول ها بیشتر از طریق مکانیسم همجوشی توجه ادغام می شوند و از ترکیب مؤثر بیان ژن و اطلاعات ساختاری در هر لایه GCN اطمینان می دهند.علاوه بر این ، یک ماژول یادگیری خود سنج برای تقویت استحکام تعبیه های آموخته شده درج شده است.آزمایش های گسترده نشان می دهد که SCASDC از روشهای پیشرفته و پیشرفته ای بهتر عمل می کند و یک راه حل قوی و مؤثر برای کارهای خوشه بندی تک سلولی ارائه می دهد.روش ما راه را برای تجزیه و تحلیل دقیق تر و معنی دار تر از داده های توالی RNA تک سلولی هموار می کند و به درک بهتر ناهمگونی سلولی و فرآیندهای بیولوژیکی کمک می کند.کلیه کد و مجموعه داده های عمومی مورد استفاده در این مقاله در url {https://github.com/wenwenmin/scasdc} و url {https://zenodo.org/records/12814320} موجود است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.