研究人员开发新算法用普通计算机在线学习处理大型细胞数据集
人体是由细胞组成的这一事实是一个基本的、众所周知的概念。然而令人惊讶的是，科学家们仍在试图确定构成我们器官并对我们的健康作出贡献的各种类型的细胞。
一种相对较新的技术，即单细胞测序技术，使研究人员能够根据细胞表达的基因等特征识别和分类细胞类型。但是这种类型的研究产生了大量的数据，数据集有数十万到数百万个细胞。
计算医学和生物信息学的一个博士团队开发的一种新算法使用了在线学习，大大加快了这一过程，为全世界的研究人员提供了一种使用普通笔记本电脑上的内存量就能分析大型数据集的方法。这些发现在《自然-生物技术》杂志上有所描述。
该团队使用来自美国国家卫生研究院脑计划的数据集展示了他们的原理证明，该项目旨在通过绘制每一个细胞来了解人类大脑。
通常情况下，像这样的项目，每一个提交的单细胞数据集都必须按照它们到达的顺序与之前的数据集重新分析。他们的新方法允许将新的数据集添加到现有的数据集中，而无需重新处理旧的数据集。它还使研究人员能够将数据集分成所谓的小批，以减少处理它们所需的内存量。
这对越来越多地产生数百万个细胞数据集来说是至关重要的。
这一发现有可能极大提高项目的效率，例如《人体图谱》和《人体细胞图谱》。获取更多前沿科技 研究访问：https://byteclicks.com
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