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定量解构肿瘤微环境：创新算法DeSide助力多种肿瘤内细胞丰度的精准预测
日前，中国科学院深圳先进技术研究院 李雪飞 副研究员团队与香港浸会大学 田亮 副教授团队展开合作，开发了一种基于深度学习（ De ep learning）与公开单细胞数据集（ Si ngle cell）的解卷积算法（ de convolution method） DeSide 。 该算法能够较精确地 估算19种实体肿瘤中16种细胞类型的丰度 。 相关研究成果发表于《美国国家科学院院刊》（ PNAS ）。 -
PNAS | 定量解构肿瘤微环境：DeSide助力多种肿瘤内细胞丰度的精准预测
肿瘤微环境是一个由多种类型细胞组成的复杂生态系统。 实体肿瘤内，除了癌细胞之外，还存在数量可观的血管内皮细胞、成纤维细胞、以及多种免疫细胞，如肿瘤相关巨噬细胞和肿瘤浸润淋巴细胞等。 该算法能够较精确地估算19种实体肿瘤中16种细胞类型的丰度。
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