Key Words:单细胞RNA测序;对抗自编码;自编码网络;变分贝叶斯;细胞聚类
Abstract:近年来单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术的快速发展使得在单个细胞水平上研究组织器官的异质性成为可能。针对单细胞RNA测序数据中准确鉴定细胞类型问题，提出一种新的基于双自编码结合变分贝叶斯高斯混合模型的聚类方法，称之为sc-VBDAE。首先通过对抗自编码网络的编码和解码过程重构数据，然后使用经典自编码对数据进行降维，获得低维且有效的数据。最后使用变分贝叶斯高斯混合模型对细胞进行聚类，并可视化聚类结果。在10个scRNA-seq数据上的实验结果表明，该方法在6个数据集上ARI指标均优于其它方法，在数据集Biase和Klein上ARI指标值达到0.90及以上。
Volume:v.29
Issue:03
Translation or Not:no