導讀 在疾病、生物體和生物過程中發(fā)現(xiàn)新的群體或類別并將它們組織成層次關系是生物學和醫(yī)學中重要且反復出現(xiàn)的追求，這可能有助于闡明特定群體的
在疾病、生物體和生物過程中發(fā)現(xiàn)新的群體或類別并將它們組織成層次關系是生物學和醫(yī)學中重要且反復出現(xiàn)的追求，這可能有助于闡明特定群體的脆弱性并最終形成新的治療干預措施。
現(xiàn)在，一項新研究引入了一種新的計算方法和一種稱為 K2Taxonomer 的相關軟件工具，它支持從高通量批量和單細胞“組學”數(shù)據(jù)中以多個分辨率水平自動發(fā)現(xiàn)和注釋分子分類。
該研究包括一個案例研究，詳細介紹了在單細胞基礎上對乳腺腫瘤浸潤淋巴細胞(免疫系統(tǒng)中的白細胞，又名 TIL)轉(zhuǎn)錄組的分析，該研究顯著擴展了先前的發(fā)現(xiàn)，并展示了這些方法的結(jié)合進入先進的計算機模擬(由計算機建模生成)分析工作流程。
我們的研究對模擬和真實數(shù)據(jù)的方法進行了全面的評估和廣泛的基準測試，令人信服地顯示了其高精度、與其他代表性方法相比的優(yōu)越性能以及(重新)發(fā)現(xiàn)已知嵌套分子分類的能力。”
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