한 세포, 단계별로.
세포 하나가 생성되는 50단계를 따라갑니다. 노이즈 상태와 발현 예측을 같은 cell type의 실제 세포 평균과 비교합니다.
기록된 데이터를 불러오는 중…
유전자
노이즈에서 세포로
타일 하나 = 유전자 하나. 타일에 마우스를 올리거나 탭하면 유전자 이름이 보입니다. 블록과 유전자 순서는 생성 세포가 아니라 이 donor의 실제 세포로 정했습니다.
Shared = 이 donor의 5개 broad cell type 각각에서 실제 세포의 절반 이상에서 검출된 유전자입니다. 리보솜·미토콘드리아 관련 유전자와 FOS·JUN 같은 초기 반응 유전자가 포함됩니다. 예측이 매 단계 바뀌는 이유는 갱신된 노이즈 상태에서 발현을 다시 예측하기 때문입니다. 이 예시에서는 초기 단계 이후 가장 높은 점수를 받는 cell type은 유지되고, 발현 예측값은 계속 바뀝니다.
주요 유전자
막대는 이 단계에서 선택한 세포의 값입니다. 검은 테두리의 회색 막대는 같은 donor에서 같은 유형 실제 세포들의 평균입니다.
생성 세포 전체 개
위에 보인 세포 하나가 아니라, 기록된 모든 세포에 같은 측정을 했습니다.
- 예측이 유형을 정하는 단계
- 단계중앙값 · p10–p90
- 노이즈 상태가 따라오는 단계
- 단계중앙값 · p10–p90
- 게이지 vs scANVI
- 실제 세포 일치율 · 생성 종점
- 끝까지 정해지지 않음
- 최종 유형 점수가 0.5 미만인 세포
예측노이즈 상태
방법과 데이터
- 기록된 실행: PBISC-Diffusion ctx2048 E12(EMA 가중치), 노이즈를 더하지 않는 50단계 DDIM, GSE135779의 pseudobulk 조건 하나, 생성 세포 개. 이 페이지는 모델을 새로 실행하지 않습니다.
- 보여 주는 세포: 유형마다, 최종 scANVI 라벨이 그 유형인 첫 번째 생성 세포. 결과를 보기 전에 정한 규칙입니다. Monocyte는 메인 페이지의 세포와 같습니다.
- 유전자 블록은 같은 donor의 실제 세포 개로 정했습니다. 마커는 다음 유형보다 0.5 log1p(CP10k) 이상 높고 그 유형 세포의 20% 이상에서 검출된 유전자입니다. IFN-α는 MSigDB HALLMARK_INTERFERON_ALPHA_RESPONSE 중 측정된 유전자, Shared는 이 donor의 5개 broad cell type 각각에서 실제 세포의 절반 이상에서 검출된 유전자입니다.
- 게이지: 마커 유전자만 씁니다. 0 = 다섯 유형 평균의 평균, 1 = 그 유형의 전형적인 실제 세포. 실제 세포의 , 생성 종점의 에서 scANVI와 일치합니다.
- 노이즈 상태는 diffusion 상태를 발현값으로 디코딩한 결과입니다. 초반 값은 생물학적 count가 아닙니다. 모든 값은 유전자 2,980개 패널의 log1p(CP10k)이고, 색 범위의 1/255 단위로 저장했습니다.
- 페이지 데이터 (JSON) ↗UMAP 점 (JSON) ↗메인 녹화 ↗