FateDriver：弱监督双视图图学习为细胞重编程候选调控因子排序

据bioRxiv预印本，Sung等提出FateDriver，一种弱监督双视图图神经网络，从单细胞转录组联合表征细胞与基因，将实验中递送的诱导因子作为稀疏基因级标签，在正样本—未标注框架下为特定源到目标转变的其余基因排序。作者称，在两个OSKM数据集和一个GMT数据集上，FateDriver在回收外部整理参考基因方面于六种方法中排名第一或第二，尽管与递送因子的共表达较弱，仍优于监督匹配的非图模型，并在两个OSKM数据集中对多能性诱导化学混合物蛋白靶点的回收率最高。固定源或终点得到不同的候选程序，包括与缺乏内源多能性标志物细胞相关的DDX58—干扰素轴。该框架用于候选源—目标对时，为两个体内部分重编程肠道群体优先给出不同的候选来源。