机器学习应用在单细胞转录学研究中的全球趋势

科学领域:

• 计算生物学 计算生物学
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 能够进行详细的细胞异质性分析.
• 机器学习 (ML) 对于分析scRNA-seq数据至关重要,包括集群和轨迹推断.
• 需要进行全面的文献统计审查,以绘制scRNA-seq.中的ML的演变和挑战.

研究的目的:

• 在单细胞转录学 (SCT) 中对ML应用进行文献计量和视觉分析.
• 确定技术进化趋势,研究热点和未来方向.
• 解决方法演变,技术挑战和临床翻译途径的问题.

主要方法:

• 从Web of Science核心集合中对3,307篇出版物的图书计量和可视化分析.
• 利用CiteSpace和VOSviewer进行研究趋势,贡献和共同引用关系的系统审查.
• 专注于英语文章和评论,不包括不相关的文档类型,以分析SCT中的ML.

主要成果:

• 中国和美国领导研究产出,中国在数量上领先,美国在学术影响力上领先.
• 研究热点包括随机森林和深度学习模型,向瘤免疫微环境分析等临床应用过渡.
• 确定的主要主题是基因表达,免疫疗法,生物信息学和炎症. 技术挑战包括数据异质性和模型可解释性.

结论:

• ML和scRNA-seq的整合推动了细胞异质性分析和精密医学的进步.
• 未来的研究应该专注于优化深度学习架构和增强模型通用化.
• 跨学科的合作对于克服局限性和整合单细胞技术与精准医学至关重要.