En el mundo del análisis de datos de expresión génica a nivel de célula única (scRNA-seq), dos modelos basados en autoencoders variacionales han destacado recientemente: scVI y LDVAE. Estos modelos ofrecen enfoques innovadores para la reducción de la dimensionalidad, teniendo en cuenta particularidades como los datos de conteo, los efectos de lote y el tamaño de la librería.
scVI se enfoca en abordar eficientemente el ruido en los datos de conteo de scRNA-seq, al tiempo que considera los efectos de lote para mejorar la calidad de la representación de las células individuales. Por otro lado, LDVAE se centra en la normalización de la librería para corregir los efectos de tamaño que pueden sesgar los resultados de análisis posteriores.
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