突破性工具 DeepAdapter：精准消除大规模转录组数据中的干扰因素，助力生物学研究新突破

在当今的生物学研究领域，转录组数据就是一个宝库，它能揭示细胞状态及分子调控机制。然而，过去二十年间积累的海量异质性转录组数据，却因存在多种干扰因素，给综合分析带来巨大挑战。近日，一种名为 DeepAdapter 的通用深度神经网络，提供了一种新方法。相关研究成果已在《自然 - 生物医学工程》期刊发表，该工具能有效消除转录组数据中的多种干扰，为下游生物学发现奠定坚实基础。
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