NeuroeSTIMator:単一細胞および空間トランスクリプトームデータからのニューロン活性化を定量化するための深層学習の利用【JST・京大機械翻訳】

Bahl, E.; Chatterjee, S.; Mukherjee, U.; Elsadany, M.; Vanrobaeys, Y.; Lin, L.-C.; McDonough, M.; Resch, J.; Giese, K. P.; Abel, T.; Michaelson, J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204959193583 整理番号：22P0330822

NeuroeSTIMator:単一細胞および空間トランスクリプトームデータからのニューロン活性化を定量化するための深層学習の利用【JST・京大機械翻訳】

NEUROeSTIMator: Using Deep Learning to Quantify Neuronal Activation from Single-Cell and Spatial Transcriptomic Data

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資料名：
発行年： 2023年06月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年06月07日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ニューロン活性依存性転写は,シナプス可塑性,脳回路発生,行動適応および長期記憶を調節する分子プロセスを指示する。単一細胞RNA配列決定技術(scRNAseq)は急速に発達し,細胞解像度で活性依存性転写の質問を可能にする。ここでは,著者らは,Patch-seq電気生理学的特徴と関連する,そして種,細胞型,および脳領域の違いに対してロバストである方法で,神経活性化を推定するためにトランスクリプトミクスシグナルを統合する深い学習モデルであるNEUROeSTIMatorを提示する。著者らは,単一細胞活性誘導遺伝子発現の以前に発表された研究でのニューロン活性を正確に検出する能力を示す。さらに,異なる脳領域にわたる学習誘導活性のユニークなパターンを同定するために,空間トランスクリプトミクス研究において著者らのモデルを適用した。まとめると,著者らの知見は,重要な共変量または関心の一次読み出しとして,ニューロン活性化を測定するための強力で広く適用可能なツールとしてNEUROeSTIMatorを確立する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子発現 , 中枢神経系

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