麦吉尔大学Ding Lab基于深度学习开发单细胞水平转座子位点表达定量模型，登Nature子刊

mates：深度学习赋能的单细胞转座子定量新工具

突破性进展： 一篇发表在《Nature Communications》上的论文介绍了MATES，一款基于深度学习的单细胞水平转座子定量工具。MATES巧妙地利用自编码器模型，通过分析转座子周围独特比对reads的分布，概率性地将多重比对reads分配到特定位点，从而克服了传统方法在处理转座子重复序列时面临的挑战。

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该工具在多个单细胞测序平台（包括10X Genomics、Smart-seq和空间转录组学）上得到验证，其高精度和多功能性为更深入的生物学研究提供了强有力的支持。

挑战与机遇： 转座子作为基因组的重要组成部分，在基因调控和细胞异质性中发挥着关键作用。然而，由于其高拷贝数和重复序列特性，准确量化单细胞水平上的特定位点转座子表达一直是该领域的难题。现有方法往往忽略转座子周围的基因组上下文信息，导致定量结果不够精确。

MATES的创新之处： MATES通过深度神经网络学习独特reads分布与多重比对reads来自特定位点概率之间的关系，从而概率性地分配多重比对reads。这使得MATES能够更准确地量化特定位点转座子的表达，并克服了传统方法的局限性。

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技术路线： MATES主要包含以下步骤：首先，将reads比对到参考基因组；然后，区分独特比对reads和多重比对reads；接着，构建覆盖向量来表示转座子位点周围独特reads的分布；最后，利用自编码器模型学习潜在嵌入，并预测多重比对reads分配到特定位点的概率。通过整合这些信息，MATES能够生成特定位点转座子的定量结果，并与基因表达或基因可及性数据结合进行分析。

研究结果： 研究者们对MATES进行了严格的评估，结果表明，MATES在不同测序平台和数据模式下均能提供更准确的转座子定量结果。MATES不仅提高了定量的准确性，还能够识别特异性转座子标志物，从而更全面地理解转座子在细胞动态和基因调控中的作用。 文章中展示了多个数据集的分析结果，充分证明了MATES的优越性能。

总结： MATES为单细胞水平转座子定量研究提供了一种全新的、更精确的方法，有望推动对转座子生物学功能的深入理解。 该工具的开源性也使其能够被更广泛的研究者使用，从而加速相关领域的研究进展。

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