GANomics：连接传统与现代转录组学平台，助力临床应用发展

《npj Genomic Medicine》：GANomics: bridging legacy and modern transcriptomic platforms for clinical applications

　　

摘要

转录组技术的不断发展要求在传统平台与现代平台之间实现有效的转换，以便充分利用历史数据。我们提出了GANomics，这是一种生成对抗网络框架，能够利用少量同时通过两种技术分析的样本，在微阵列数据和RNA-seq数据之间实现双向转换。通过引入基于配对关系的反馈损失机制，GANomics能够在保持整体基因表达分布不变的情况下，实现转录本的一一对应映射。将该方法应用于神经母细胞瘤研究群体（n?=?498；10,042个基因），并与六种其他方法进行比较后发现，仅需十对样本即可实现真实数据与合成数据之间高相关性（＞0.96）。而使用五十对样本时，该方法还能准确再现基因表达差异、维持通路级别的排序，并让跨平台分类器的性能接近真实数据水平。在另外五个基准数据集上的测试也证明了其稳定性。通过连接传统与现代的转录组数据，同时保持生物学一致性，GANomics为生物标志物的重复利用以及临床应用中转录组资源的扩展提供了可扩展的数据整合方案。