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作为一种新的分类方法，深度学习最近受到研究人员越来越多的关注，并已成功应用到诸多领域。在某些类似生物信息和机器人的领域，由于数据采集和标注费用高昂，构建大规模的标注良好的数据集非常困难，这限制了这些领域的发展。迁移学习放宽了训练数据必须与测试数据独立同分布的假设,因此使用迁移学习来解决训练数据不足的问题。

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Nat. Commun. | scDEAL：通过整合bulk和单细胞RNA-seq数据预测癌症药物反应的深度迁移学习框架
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