欠損モダリティの補完

有機化学・薬学

シングルセルマルチオミクスデータから 有用な知見を抽出する人工知能技術を開発

ディープラーニングの一種である深層生成モデルを用いて、シングルセルマルチオミクスデータにおける複数モダリティの情報を圧縮・統合する人工知能技術scMMを開発した。シングルセルマルチオミクスデータのモダリティ間の関係性を自動で学習し、モダリティをまたいだ情報の変換による欠損モダリティの補完に成功した。
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