Deep learning based deconvolution methods: A systematic review
Rattachement africain : es. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Within this systematic review we examine the role of Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning (DL) in the development of cellular deconvolution tools, with an special focus on their application to the analysis of transcriptomics data from RNA sequencing. We emphasize the critical importance of high-quality reference profiles for enhancing the accuracy of the discussed deconvolution methods, which is essential to determine cellular compositions in complex biological samples. To ensure the robustness of our work, we have applied a rigorous selection process following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. Through the review process, we have identified several key research gaps, highlighting the necessity for standardized methodologies and the improvement of the interpretability of the models. Overall, we present a comprehensive, up to date overview of the different methodologies, datasets, and findings associated with DL-driven deconvolution tools, paving the way for future research and emphasizing the value of collaboration between computational and biological sciences.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep learning based deconvolution methods: A systematic review
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- American Association for the Advancement of Science (AAAS)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Universidad Francisco de Vitoria pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hospital Universitario 12 De Octubre Servicio de Anatomía Patológica pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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CEIEC pays non établi dans la noticeInstitution
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Instituto de Investigaciones Biosanitarias Grupo de Oncología Molecular pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Universidad Francisco de Vitoria, Servicio de Anatomía Patológica — Hospital Universitario 12 De Octubre et CEIEC, avec 1 autre affiliation.
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