单细胞转换器模型的发展与应用

引言

近年来,单细胞测序技术的飞速发展为我们提供了前所未有的机会来深入理解细胞异质性和基因调控网络。然而,如何有效分析和利用这些海量的单细胞数据仍然是一个巨大的挑战。在这一背景下,基于transformer架构的深度学习模型因其强大的特征提取和表示学习能力,逐渐成为单细胞数据分析的新兴工具。本文将全面回顾单细胞转换器模型的最新进展,探讨其在生物信息学领域的广泛应用前景。

单细胞转换器模型概述

单细胞转换器模型是一类将transformer架构应用于单细胞数据分析的深度学习模型。这些模型通常采用自监督学习的方式在大规模单细胞数据集上进行预训练,学习细胞和基因的通用表示,然后通过微调或特征提取的方式应用于各种下游任务。

模型架构

大多数单细胞转换器模型采用编码器架构,将细胞或基因作为输入token。例如,scGPT[1]和Geneformer[2]等模型采用了类似BERT的双向编码器架构,而scMulan[3]则使用了解码器架构。一些模型如scFoundation[4]还采用了双编码器设计。在输入表示方面,常见的方法包括值投影、值分类和排序等。

预训练策略

预训练是单细胞转换器模型的关键步骤。常用的预训练任务包括:

掩码语言模型(MLM): 预测被掩码的基因表达值,是最常用的预训练任务。
对比学习: 学习不同细胞或基因之间的相似性。
基因ID预测: 预测基因的身份信息。
细胞类型预测: 在有标注数据的情况下进行监督预训练。

许多模型还采用了多任务学习的策略,同时优化多个预训练目标。

数据集和规模

预训练数据集的规模和多样性对模型性能有重要影响。目前规模最大的预训练数据集来自GeneCompass[5],包含了126M个人类和小鼠细胞。其他大规模数据集还有CELLxGENE[6]和Genecorpus[2]等。这些数据集通常涵盖了多个组织和物种,包括健康和疾病样本。

单细胞转换器模型架构示意图

下游应用

单细胞转换器模型在多个生物信息学任务中展现出了强大的性能:

细胞类型注释

细胞类型注释是单细胞数据分析的基础任务。多个模型如scBERT[7]、TOSICA[8]和scGPT[1]等都在这一任务上取得了优异的表现。这些模型能够学习到细胞的通用表示,有效捕捉不同细胞类型的特征。

基因调控网络推断

基因调控网络(GRN)推断是理解基因间相互作用的重要方法。Geneformer[2]、scGPT[1]和GeneCompass[5]等模型通过学习基因的上下文相关表示,为GRN推断提供了新的思路。

细胞轨迹分析

细胞轨迹分析旨在揭示细胞分化和状态转换的动态过程。tGPT[9]等模型通过学习细胞的时序表示,在轨迹推断任务中展现出优势。

跨模态整合

随着多组学测序技术的发展,如何有效整合不同模态的单细胞数据成为一个重要问题。scCLIP[10]和scMoFormer[11]等模型通过联合建模多种组学数据,实现了跨模态的数据整合和预测。

药物响应预测

预测细胞对药物的响应是药物开发的关键步骤。CellLM[12]和scFoundation[4]等模型通过整合基因表达和药物特征,为个性化医疗提供了新的工具。

挑战与展望

尽管单细胞转换器模型取得了显著进展,但仍面临一些挑战:

计算资源: 大规模模型的训练和部署需要大量计算资源,如何提高模型效率是一个重要问题。
解释性: 提高模型的可解释性,使生物学家能更好理解模型的决策过程。
整合先验知识: 如何将已有的生物学知识有效整合到模型中。
泛化能力: 提高模型在不同数据集和任务间的泛化能力。

未来,单细胞转换器模型有望在以下方向取得突破:

多模态整合: 开发能同时处理转录组、表观组、蛋白组等多种组学数据的统一模型。
时空动态建模: 结合空间转录组学数据,构建细胞的时空动态模型。
个性化医疗: 利用大规模单细胞数据训练的模型,为疾病诊断和治疗提供个性化的建议。
药物开发: 辅助新药靶点的发现和药物筛选过程。

结论

单细胞转换器模型为单细胞数据分析带来了新的机遇,有望推动生物信息学和精准医疗领域的重大进展。随着模型架构、训练策略和应用范围的不断创新,我们期待这一领域在未来能够产生更多令人兴奋的突破。

单细胞转换器模型在多个任务上的应用

参考文献

[1] Cui, H. et al. Nat. Methods (2024). [2] Theodoris, C. V. et al. Nature 620, 161–170 (2023). [3] Bian, Y. et al. RECOMB 2024, 1002-1019 (2024). [4] Hao, Y. et al. Nat. Methods (2024). [5] Yang, K. K. et al. bioRxiv (2023). [6] Rosen, Z. et al. bioRxiv (2023). [7] Yang, F. et al. Nat. Mach. Intell. 4, 1013–1026 (2022). [8] Chen, J. et al. Nat. Commun. 14, 330 (2023). [9] Shen, Z. et al. iScience 26, 106536 (2023). [10] Xiong, L. et al. arXiv:2310.07079 (2023). [11] Tang, J. et al. ACM Conference (2023). [12] Zhao, T. et al. arXiv:2306.04371 (2023).