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  • RegFormer: a single-cell foundation model powered by gene regulatory . . .
    Here, we present RegFormer, a foundation model that integrates gene regulatory networks (GRNs) with Mamba-based state-space modeling, overcoming the scalability and context-length limitations of
  • RegFormer: A Single-Cell Foundation Model Powered by Gene Regulatory . . .
    To address these challenges, we introduce RegFormer, a novel foundation model specifically designed for scRNA-seq analysis RegFormer integrates hierarchical relationships from gene regulatory networks (GRNs) through an innovative architecture based on Mamba Blocks, enabling more effective modeling of gene interactions and cellular states
  • RegFormer: A Single-Cell Foundation Model Powered by Gene Regulatory . . .
    Here, we present RegFormer, a foundation model that integrates gene regulatory networks (GRNs) with Mamba-based state-space modeling, overcoming the scalability and context-length limitations of Transformer architectures
  • GitHub - BGIResearch RegFormer
    RegFormer is a foundation model designed for large-scale single-cell RNA-seq analysis It integrates Gene Regulatory Network (GRN) priors with a Mamba state-space architecture, enabling efficient long-sequence modeling and biologically interpretable representation learning across diverse downstream tasks
  • Nat Commun | 华大团队开发基于基因调控层级结构的单细胞 . . .
    RegFormer的核心创新在于利用基因调控网络来建模细胞身份形成所必需的层级调控关系，根据基因调控网络引导的拓扑结构对基因进行排序，以具有生物学意义的顺序学习调控关系。
  • RegFormer: A Single-Cell Foundation Model Powered by Gene Regulatory . . .
    Here, we present RegFormer, a foundation model that integrates gene regulatory networks (GRNs) with Mamba-based state-space modeling, overcoming the scalability and context-length limitations of Transformer architectures
  • Nat Commun | 华大团队开发基于基因调控层级结构的单细胞 . . .
    鉴于现有的scRNA-seq数据计算方法难以在不同数据集和细胞状态下实现可扩展性，研究人员开发了单细胞基础模型，以捕捉高维、稀疏的单细胞数据集中的复杂模式。 虽然目前单细胞基础模型已成为表征、分类和分析单细胞数据集中复杂信息的强大工具，但已有模型无法整合调控先验信息、处理数据稀疏性或高效处理长基因序列。 为此，华大研究院团队及合作者提出了 一种专为scRNA-seq数据分析设计的基础模型RegFormer。 该模型将基因调控网络与基于Mamba的状态空间架构相结合，克服了Transformer架构在可扩展性和上下文长度方面的局限。 RegFormer能够同时捕捉基因表达动态和基因调控的层级结构，具有卓越的可扩展性和生物学准确性。
  • RegFormer: A Single-Cell Foundation Model Powered by . . .
    RegFormer integrates hierarchical relationships from gene regulatory networks (GRNs) through an innovative architecture based on Mamba Blocks, enabling more effective modeling of gene interactions and cellular states
  • Nat. Commun. | RegFormer：基因调控层级驱动的单细胞 . . .
    基于这些问题，作者提出了RegFormer：一个由基因调控层级驱动的单细胞基础模型。 它的核心思路并不复杂：既然细胞状态本质上受到转录因子及其下游靶基因的调控，那么模型在“读入”基因表达数据时，也应该尽量沿着这种调控结构来组织信息，而不是把基因顺序完全交给经验规则或随机排列。 方法详解 RegFormer将基因调控网络（gene regulatory networks,GRNs）与Mamba状态空间模型结合起来，用于学习单细胞转录组的表示。 作者首先整理了一个包含2500万人类单细胞、覆盖45种组织的大规模预训练数据集，并采用统一流程完成质控、标准化、对数转换和数据存储。





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