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SuperFeat:Quantitative Feature Learning from Single-cell RNA-seq Data Facilitates drug Repurposing

Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2024年第3期22卷 91-105页

作者： Jianmei Zhong Junyao Yang Yinghui Song Zhihua Zhang Chunming Wang Renyang Tong Chenglong Li Nanhui Yu Lianhong Zou Sulai Liu Jun Pu Wei Lin State Key Laboratory for Oncogenes and Related Genes Department of CardiologyRenji HospitalSchool of MedicineShanghai Jiao Tong UniversityShanghai Cancer InstituteShanghai 200127China Department of Laboratory Medicine Xin Hua HospitalSchool of MedicineShanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200092China Central Laboratory of Hunan Provincial People’s Hospital/The First Affiliated Hospital of Hunan Normal University Changsha 410005China

In this study,we devised a computational framework called Supervised Feature Learning and Scoring(SuperFeat)which enables the training of a machine learning model and evaluates the canonical cellular statuses/features in pathological tissues that underlie the progression of *** framework also enables the identification of potential drugs that target the presumed detrimental cellular *** framework was constructed on the basis of an artificial neural network with the gene expression profiles serving as input *** training data comprised single-cell RNA sequencing datasets that encompassed the specific cell lineage during the developmental progression of cell features.A few models of the canonical cancer-involved cellular statuses/features were tested by such ***,we illustrated the drug repurposing pipeline,utilizing the training parameters derived from the adverse cellular statuses/features,which yielded successful validation results both in vitro and in *** is accessible at https://***/weilin-genomics/rSuperFeat.

关键词： Single-cell transcriptomics Cell state transition Cell scoring drug search Feature learning

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