IXThinker·2026-03-05 06:30

DECODE框架打通三類組學數據去卷積

細胞比例的精確估計是理解組織功能與疾病進展的關鍵，但現有去卷積方法多局限於轉錄組。新提出的深度學習框架 DECODE 統一適用於轉錄組、蛋白組與代謝組，在跨平台場景中表現穩定。

領域空白

儘管去卷積方法已廣泛應用於轉錄組數據，多數算法高度依賴特定組學類型，難以擴展至蛋白組與代謝組，也難以在跨隊列、跨平台場景中保持穩定性能，代謝組去卷積更長期缺乏成熟工具。