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根據(jù)轉(zhuǎn)化細(xì)胞的表達(dá)譜，把它們分成不同的類型，從而確定可能有一系列功能作用的細(xì)胞亞型。但是，為了正確地做到這一點，我們需要處理一些混雜因素，直到現(xiàn)在，我們還沒有可靠的方法解決這些混雜因素。
一種組織類型的樣本具有固有的復(fù)雜性：一些細(xì)胞將會是新的，一些則是舊的，在任何給定的時間點上它們將處于細(xì)胞周期的不同階段。大多數(shù)細(xì)胞類型也有隱藏的亞型，每一種可能具有不同的功能。該研究小組開發(fā)出一種新的單細(xì)胞潛變量模型（scLVM），可讓我們檢測和控制隱藏的亞結(jié)構(gòu)，從而使相關(guān)的生物信號更容易識別。
已經(jīng)明確了如何考慮轉(zhuǎn)化細(xì)胞周期階段、測量噪聲或生物學(xué)過程這樣的因素，從而可能獲得不同細(xì)胞類型和亞型中基因表達(dá)的更準(zhǔn)確信息。將單細(xì)胞分析與統(tǒng)計方法相結(jié)合，可讓我們確定細(xì)胞類型，否則它們?nèi)匀徊槐话l(fā)現(xiàn)。
如果你所有的數(shù)據(jù)都來自于單細(xì)胞的基因表達(dá)，你就需要一種方法來識別和糾正可區(qū)分單個細(xì)胞的潛在因素，所以你可以了解其深層的生物學(xué)因素。我們的模型解釋了單細(xì)胞之間的關(guān)聯(lián)性，例如它們是否處于細(xì)胞周期的相同階段，識別可能混雜的變量，并去除它們。這也使我們更容易發(fā)現(xiàn)新的轉(zhuǎn)化細(xì)胞亞型——你可能不知道已存在的變量，然后一并糾正它們。