High-content screening använder stora samlingar av omärkta cellbildsdata för att resonera om genetik eller cellbiologi. Två viktiga uppgifter är att identifiera de celler som bär intressanta fenotyper, och att identifiera delpopulationer berikade för dessa fenotyper. Denna undersökande dataanalys innebär vanligtvis dimensionalitetsminskning följt av klusterbildning, i hopp om att kluster representerar en fenotyp. Vi föreslår användning av staplade autokodare för att utföra dimensionsreduktion för screening med hög innehållsnivå. Vi visar den överlägsna prestandan av vår strategi över PCA, Local Linear Embedding, Kernel PCA och Isomap.
REF används stacked_DAE på cellbilder för att resonera cellbiologi eller genetik, syftar till att identifiera de celler som visar intressanta fenotyper och deras sub-kluster.
Deep Autoencoders for Dimensionality Reduction of High-Content Screening Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}