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抽象的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）改变了我们对发育系统中细胞命运的理解。但是，识别效力的分子标志 - 细胞分化为其他细胞类型的能力 - 仍然具有挑战性。在这里，我们介绍了Cytotrace 2，这是一个可解释的深度学习框架，用于从SCRNA-SEQ数据中绝对规模地表征效能和分化状态。在31种人体和小鼠scrna-seq数据集中，涵盖了28种组织类型，细胞环节2优于恢复实验确定的效能水平和分化状态的现有方法，涵盖了整个细胞个体的范围。此外，它重建了62个时间点的小鼠胚胎发生的时间层次结构；确定了区分主要效力水平的Pan-Tissue表达程序；并促进了与生存和免疫疗法抗性有关的癌症中细胞表型的发现。我们的结果阐明了细胞生物学的基本特征，并为描述健康和疾病中的单细胞分化景观提供了广泛适用的平台。
靶向内部脱甲基化引发染色质重新布线以进行基因激活
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