bioRxiv Genomics· Quansah, K., Zureick, N., Chen, E., Murphy, S., Anderson, E., Kwon, E., Suh, D., Stein O'Brien, G., Cahan, P., Kwon, C. ·· 8 天前精选评分45
CMAC：一种用于绝对心肌细胞转录年龄估计的深度学习框架
CMAC: A deep learning framework for absolute cardiomyocyte transcriptional age estimation
导读
研究人员开发了深度学习框架 CMAC，用于估计心肌细胞的绝对转录成熟年龄。该模型整合了18个小鼠单细胞RNA测序数据集，在独立验证队列中对98,163个心肌细胞的预测误差仅为0.33天，并成功量化了PGC1{beta}双敲除模型中4.77至8.60天的成熟延迟。CMAC为量化心肌细胞发育偏离正常轨迹提供了统一工具。
来源：bioRxiv Genomics · biorxiv.org