简读分享 | 于浩清 编辑 | 乔剑博
论文题目
Analysis of the Human Protein Atlas Weakly Supervised Single-Cell Classification competition
论文摘要
荧光成像的空间蛋白质组学已迅速成为研究人员必不可少的发现工具，目前仍缺乏快速且可扩展的方法来对此类图像中的单细胞蛋白质分布进行分类和嵌入。 本文展示了在 Kaggle 平台上托管的人类蛋白质图谱——单细胞分类竞赛结果的设计和分析。 这个比赛开发受过有限注释训练的机器学习模型来标记荧光图像中的单细胞蛋白质模式。 这场比赛的挑战包括类别不平衡、弱标签和多标签分类，促使参赛者在他们的解决方案中应用广泛的方法。 获奖模型是第一个可以注释单细胞位置、提取单细胞特征和捕获细胞动力学的亚细胞组学工具。
论文链接
https://www.nature.com/articles/s41592-022-01606-z
