【摘 要】
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单细胞转录组（scRNA-seq）测序能够在单个细胞的分辨率上表示转录组学图谱,它能够揭示细胞之间的异质性,在生命科学领域有着十分重要的作用。而聚类是分析scRNA-seq数据以揭示组织复杂性的关键步骤。近年来,基于深度学习的单细胞聚类算法由于将降维与聚类相结合而受到广泛的关注,但是这些方法对于具有高丢失率或噪声的scRNA-seq数据集的聚类效果仍不稳定。本文充分考虑数据特性,对单细胞数据集的聚
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单细胞转录组（scRNA-seq）测序能够在单个细胞的分辨率上表示转录组学图谱,它能够揭示细胞之间的异质性,在生命科学领域有着十分重要的作用。而聚类是分析scRNA-seq数据以揭示组织复杂性的关键步骤。近年来,基于深度学习的单细胞聚类算法由于将降维与聚类相结合而受到广泛的关注,但是这些方法对于具有高丢失率或噪声的scRNA-seq数据集的聚类效果仍不稳定。本文充分考虑数据特性,对单细胞数据集的聚类进行研究,主要工作如下:（1）在数据提取方面,对初始单细胞基因表达数据进行高可变基因选取,过滤掉低表达或是普遍存在的基因,然后对每个单细胞基因表达序列重塑成方阵输入卷积自动编码器中进行无监督的特征提取,卷积自动编码器能够在特征提取中保持原始输入的空间局部性,更有效地学习所有输入中的局部特征。（2）提出了一种正则化软K均值算法来对卷积自动编码器学习到的嵌入空间中的细胞群进行聚类。在聚类目标函数中引入一种新的约束条件,对聚类结果进行迭代优化,并从理论上证明了这种优化方法的收敛性。此外,将降维与聚类相结合,在目标函数中加入重构损失,以寻找更适合聚类的嵌入空间。（3）本文将上述数据提取和正则化软K均值结合,构建了单细胞聚类算法模型ScCAEs。为了说明模型框架的性能,在多个数据集上验证了ScCAEs的聚类效果,所有数据集的聚类数在4到46之间,细胞数在90到30302之间。实验结果表明,该方法在上述数据集上优于其他先进的方法,并保持了令人满意的兼容性和鲁棒性。对于具有批次效应的单细胞数据集Macaque,ScCAEs可以在消除批次效应的同时确保不同类的细胞分离。此外,对于有时间序列信息的单细胞数据集Petropoulos,ScCAEs还可以增强细胞轨迹的推断。最后,本文对单细胞数据聚类的研究工作进行了总结,并对今后的工作进行展望。
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