图Transformer模型在多组学数据整合分析中的应用

摘要

近年来，生物学研究中对于复杂分子机制和细胞异质性的解析需求不断增加，单细胞多组学技术应运而生.通过同时量化细胞的多个组学模态，多组学技术为全面揭示细胞内复杂的分子机制提供了全新的视角.然而，由于不同组学数据之间的异质性及噪声干扰，多组学数据整合分析仍面临巨大挑战.作为一种新兴的方法，图Transformer在多组学数据整合任务中展现出显著优势，尤其在对复杂细胞网络和基因调控关系的建模上具有独特潜力.本文系统地介绍了图Transformer在实现多组学数据整合任务中的数学原理，并结合DeepMAPS与MarsGT两个典型实例，展示了基于异质图Transformer框架的分析方法在单细胞多组学数据分析中的应用前景，为跨模态数据整合和复杂生物网络解析提供了实践参考.

关键词

单细胞 / 多组学 / 数据整合 / 异质图 / 图Transformer