基于深度学习模型的单细胞转录组数据分析新方法探索与实践

一、引言

1.1研究背景

细胞是生命活动的基本单位，在多细胞生物中，不同细胞类型在发育、生理和病理过程中发挥着独特作用。单细胞转录组测序技术（scRNA-seq）的出现，使科研人员能够在单细胞分辨率下分析基因表达，为理解细胞异质性和功能提供了前所未有的视角，在剖析细胞异质性方面发挥了重要作用，已成为研究关键生物医学难题的重要手段。

传统转录组分析通常基于大量细胞的混合样本，这种方法掩盖了细胞间的异质性，无法揭示单个细胞的独特特征。而单细胞转录组测序能够捕捉到每个细胞的基因表达谱，从而发现稀有细胞类型、解析细胞分化轨迹以及研究细胞在疾病发