Titre
ScLinear predicts protein abundance at single-cell resolution.
Type
article
Institution
Externe
Périodique
Auteur(s)
Hanhart, D.
Auteure/Auteur
Gossi, F.
Auteure/Auteur
Rapsomaniki, M.A.
Auteure/Auteur
Kruithof-de Julio, M.
Auteure/Auteur
Chouvardas, P.
Auteure/Auteur
Liens vers les personnes
ISSN
2399-3642
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2024-03-04
Volume
7
Numéro
1
Première page
267
Peer-reviewed
Oui
Langue
anglais
Notes
Publication types: Journal Article ; Research Support, Non-U.S. Gov't
Publication Status: epublish
Publication Status: epublish
Résumé
Single-cell multi-omics have transformed biomedical research and present exciting machine learning opportunities. We present scLinear, a linear regression-based approach that predicts single-cell protein abundance based on RNA expression. ScLinear is vastly more efficient than state-of-the-art methodologies, without compromising its accuracy. ScLinear is interpretable and accurately generalizes in unseen single-cell and spatial transcriptomics data. Importantly, we offer a critical view in using complex algorithms ignoring simpler, faster, and more efficient approaches.
PID Serval
serval:BIB_AD3DA22EE38B
PMID
Open Access
Oui
Date de création
2025-03-15T10:27:27.266Z
Date de création dans IRIS
2025-05-21T02:46:38Z