“接下來是不是提問環(huán)節(jié)？我已經嗅到評委席上飄來的硝煙味......”

第一個開口的是來自生命科學院的周士博周老，他曾主動向院方領導提出想帶蘇雨眠幾人，結果沒成。

雖有遺憾，不過他尊重幾個孩子的選擇。

甚至隱隱有種刮目相看的意味。

“不忘師恩”誰都會說，但真正落實到行動的，又有幾個？

歐陽沒看錯人，也沒等錯人。

蘇雨眠值得！

周士博：“既然大家都這么謙虛，那就由我來起這個頭，權當拋磚引玉。蘇同學，你剛才著重講了midas這種新算法的基礎邏輯，以及具體運行思路和前端操作方式，卻沒提這種新算法出現(xiàn)的意義和可能帶來的積極影響，可以大致說一說嗎？”

蘇雨眠：“眾所周知，單細胞測序技術是近年來生命科學領域的突破性技術，能夠檢測單個細胞內的多種遺傳物質與功能分子，比如rna表達、蛋白質豐度和染色質可及性等等，從而揭示細胞在不同分子層面的異質性以及組學之間的關聯(lián)，有助于更加深入地理解細胞功能，探索生命發(fā)育和疾病發(fā)生等機制。然而——”

她話鋒一轉，“隨著測序技術的發(fā)展和測序數(shù)據(jù)的增長，不同組學組合、不同測序技術、不同測序樣本的‘馬賽克’式單細胞數(shù)據(jù)整合成為巨大的挑戰(zhàn)?！?

周士博點頭：“確實如此?！?

蘇雨眠：“您問midas出現(xiàn)的意義，我認為這應該是人類研究首次實現(xiàn)通用單細胞多組學馬賽克數(shù)據(jù)的模態(tài)對齊、數(shù)據(jù)補全、批次校正等整合功能，為構建大規(guī)模多組學細胞圖譜、實現(xiàn)大規(guī)模單細胞多組學分析與知識遷移提供了重要的原創(chuàng)技術......”

接著，是化學與分子工程學院的民受文，民教授——

“這種新算法對比從前的方法，有什么突出優(yōu)勢嗎？”

這個問題很大，很泛泛，屬于“萬精油式”提問，套用到其他論文上也沒毛病。

但蘇雨眠還是想了想，認真答道：

“midas假設每個細胞的多模態(tài)觀測值是通過深度神經網絡從兩個與模態(tài)無關且解耦的隱變量生成......其輸入由不同單細胞樣本（批次）的表達矩陣和批次編號向量組成......因此可能存在不同的技術噪聲、模態(tài)組合和觀測特征......midas的輸出包括生物狀態(tài)和技術噪聲兩種低維表示的矩陣，以及對缺失模態(tài)和特征進行了補全并消除了批次效應的表達矩陣。s