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Song TAutor (correspondencia)
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IMGG: Integrating Multiple Single-Cell Datasets through Connected Graphs and Generative Adversarial Networks

Publicado en:International Journal Of Molecular Sciences. 23 (4): 2082- - 2022-02-01 23(4), DOI: 10.3390/ijms23042082

Autores: Wang, Xun; Zhang, Chaogang; Zhang, Ying; Meng, Xiangyu; Zhang, Zhiyuan; Shi, Xin; Song, Tao

Afiliaciones

China Univ Petr, Coll Comp Sci & Technol, Qingdao 266555, Peoples R China - Autor o Coautor
China University of Petroleum (East China) - Autor o Coautor
China University of Petroleum (East China) , Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Politecn Univ Madrid, Fac Comp Sci, Dept Artificial Intelligence, Campus Montegancedo, Madrid 28660, Spain - Autor o Coautor

Resumen

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.

Palabras clave
Batch effectConnected graphsDeep learningGanScrna-seq

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista International Journal Of Molecular Sciences debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición 66/285, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Biochemistry & Molecular Biology.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.67. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.72 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 2.85 (fuente consultada: Dimensions May 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-05-02, el siguiente número de citas:

  • WoS: 8
  • Scopus: 10
  • OpenCitations: 10
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-02:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 18.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 18 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 7.346.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: China.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (SONG, TAO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido SONG, TAO.