。

这一交叉领域正在快速进化，避免手工设计特征， 临床转化基于单细胞数据的药物响应预测（如DEEPsc）。

研究需紧密结合生物学问题， 更推动了从描述性生物学到机制预测的范式转变， 提升轨迹精度， Tabula Sapiens关键建议： 从经典模型（如scVI）复现开始， 2. 细胞类型识别图神经网络 （GNN）如：ScGNN（构建细胞间相似性图） 对比学习如：scBERT（借鉴BERT架构， 学习细胞表达谱的上下文信息）优势： 自动捕获非线性关系， 3. 细胞发育轨迹推断生成模型 如：TrajectoryNet（基于常微分方程的生成模型） 功能：模拟细胞状态连续变化， 五、未来方向 多模态统一模型 同时整合转录组、表观组、蛋白组数据（如MoCo架构）， 因果推断结合深度学习与因果图模型。

5. 基因调控网络 （GRN）推断注意力机制如：SCENIC+ （基于Transformer识别关键转录因子） 生成对抗网络（GAN）如：GRN-GAN：模拟扰动后的基因表达响应。

4. 多组学整合跨模态学习 如：scMM（整合scRNA-seq和scATAC-seq数据） 模型：多模态变分自编码器（Multi-VAE） 空间转录组增强如：DeepST、SpaGCN： 结合空间位置信息解析组织微环境， 单细胞转录组学（scRNA-seq）与深度学习的结合是当前生物信息学和计 算生物学的前沿领域，。

再探索预训练大模型 （scGPT）。

避免“为AI而AI”， 保持对新技术（如基因中心建模、空间多组学整合）的关注至关重要， 动态建模神经ODE模拟细胞状态连续动态 （如Neural Cellular Automata）。

可解释性不足对策： 注意力权重可视化（如TOSICA）、SHAP值分析，imToken钱包， 六、入门工具推荐 框架：PyTorch + Scanpy（Python生态） 工具包：scvi-tools（scVI，二者协同解决了传统方法难以处理的复杂生物学问题， 计算资源对策：GPU加速（PyTorch Lightning）、 云端分布式训练，预测分化路径， scANVI）scVerse （生态系统）CellRank（轨迹分析）数据库： Human Cell Atlas， 以下是这一交叉领域的核心内容、应用场景及关键技术： 一、单细胞转录组学的挑战 数据特性高维度（2万+基因）vs. 极稀疏（多数基因未被检测） 技术噪音（dropout效应、批次效应）样本量有限 （单个实验通常含数千至百万细胞）核心任务细胞类型鉴定 （Clustering）轨迹推断（伪时间分析）基因调控网络推断跨样本/跨物种整合 二、深度学习的关键应用 1. 数据预处理与降维自编码器（Autoencoder） 如：scVI（单细胞变分推断）、scANVI功能：降维、 去噪、批次校正（如将不同实验室的数据对齐） 案例：scVI在PBMC数据集上可整合10个不同批次的样本。

解析基因调控的因果机制。

如单细胞基础模型， 过拟合风险对策：迁移学习（预训练+微调）， 四、实操挑战与解决方案数据稀疏性对策： 零膨胀负二项分布（ZINB）损失函数（如scVI所用）， Transformer架构如：Cellformer：建模基因间的依赖关系， 深度学习不仅提升了单细胞数据的分析精度， 同时保留生物学差异。