Inferring Cell-Cell Interaction Dynamics from Cell Trajectory Data Using Deep Attention Networks
Dieses Paper präsentiert ein auf einem Deep-Attention-Netzwerk basierendes Modell sowie ein begleitendes Interpretierbarkeits-Toolkit, die die spezifischen Regeln, welche die Zell-Zell-Interaktionsdynamik steuern, präzise aus Trajektorien-Daten ableiten und visualisieren, ohne dass vorherige Annahmen über biologische Mechanismen erforderlich sind.