IMGG: Integrating Multiple Single-Cell Datasets through Connected Graphs and Generative Adversarial Networks
Publicat a:International Journal Of Molecular Sciences. 23 (4): 2082- - 2022-02-01 23(4), DOI: 10.3390/ijms23042082
Autors: Wang, Xun; Zhang, Chaogang; Zhang, Ying; Meng, Xiangyu; Zhang, Zhiyuan; Shi, Xin; Song, Tao
Afiliacions
Resum
There is a strong need to eliminate batch-specific differences when integrating single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) datasets generated under different experimental conditions for downstream task analysis. Existing batch correction methods usually transform different batches of cells into one preselected “anchor” batch or a low-dimensional embedding space, and cannot take full advantage of useful information from multiple sources. We present a novel framework, called IMGG, i.e., integrating multiple single-cell datasets through connected graphs and generative adversarial networks (GAN) to eliminate nonbiological differences between different batches. Compared with current methods, IMGG shows excellent performance on a variety of evaluation metrics, and the IMGG-corrected gene expression data incorporate features from multiple batches, allowing for downstream tasks such as differential gene expression analysis.
Paraules clau
Indicis de qualitat
Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió
El treball ha estat publicat a la revista International Journal Of Molecular Sciences a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2022, es trobava a la posició 66/285, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Biochemistry & Molecular Biology.
Des d'una perspectiva relativa, i atenent a l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions, proporciona un valor de: 2.77, el que indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: Dimensions Jun 2025)
Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-06-01, el següent nombre de cites:
- WoS: 8
- Scopus: 10
- OpenCitations: 10
Impacte i visibilitat social
Anàlisi del lideratge dels autors institucionals
Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: China.
Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Últim Autor (SONG, TAO).
l'autor responsable d'establir les tasques de correspondència ha estat SONG, TAO.