{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部件”：[[2024,8,19]]，“日期-时间”：“2024-08-19T17:51:29Z”，“时间戳”：1724089889110}，“引用-计数”：59，“出版商”：“牛津大学出版社（OUP）”，“问题”：“3”，“许可证”：[{“开始”：{-date-parts“：[2022,3,17]]，”日期-时间“：“2022-03-17T00:00:00Z”，“时间戳”：1647475200000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/cademicial.oup.com/journals\/pages\/open_access\/funder_policies//chorse\/standard_publication_model”}]，“funder”：[{“DOI”：“10.13039\/501100001809”，“name”：“中国自然科学基金会”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“award”：[“61772394”]，“id“：[{”id“：“10.13039\/501000001809”，“id-type”：“DOI”，“asserted-by”：“publisher”}]}]，“content-domain”：{“domain”:[]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[]，”published-print“：{”date-parts“：[2022,5,13]]}，”abstract“：”摘要<\/jats:title>\n单细胞RNA测序（scRNA-seq）在细胞水平上测量基因转录组，为鉴定细胞亚群铺平了道路。尽管深度学习已成功应用于scRNA-seq数据，但由于scRNA-sq数据的噪声、高维性和异常稀疏性，这些算法因模式的不良性能和可解释性而受到批评。为了解决这些问题，提出了一种新的针对scRNA-seq数据中细胞类型的深度学习子空间聚类算法，该算法能够同时学习细胞的深层特征和拓扑结构。具体来说，scGDC通过引入自表示层来扩展自动编码器，以提取细胞的深层特征，并学习细胞的亲和图，这为刻画细胞类型的结构提供了更好、更全面的策略。为了解决scRNA-seq数据的异质性，scGDC将各种类型的细胞投射到不同的子空间，在这些子空间中，利用生成性对抗学习可以很好地区分类型，尤其是罕见的细胞类型。此外，scGDC将深层特征提取、结构学习和细胞类型发现结合起来，在细胞类型的指导下提取细胞特征，从而提高算法的性能。共采用来自不同组织和生物体的15个scRNA-seq数据集（细胞数量从56到63 103）来验证算法的性能，实验结果表明，scGDC在各种测量方面显著优于14种最先进的方法（平均改善25.51%），其中（罕见的）细胞类型与细胞亲和图的拓扑显著相关。所提出的模型和算法为scRNA-seq数据的分析提供了一种有效的策略（该软件使用python编码，学术版https:\/\/github.com/xkmaxidian\/scGDC免费提供）<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1093\/bib\/bbac068“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2022,2,9]]，”date-time“：”2022-02-09T12:11:01Z“，”timestamp“：1644408661000}，”source“：“”23”，“作者”：[{“给定”：“海月”，“家族”：“王”，“序列”：“第一”，“隶属关系”：[{“姓名”：“西安西安西安西安大学计算机科学与技术学院”，710071，中国}}}，{“给定”：“小可”，“家族”：“马”，“序列”：“附加”，“隶属关系”：[{“姓名”：“西安大学计算机科学与技术学院，西安，710071聚类单细胞rna测序数据的机器学习和统计方法”，“卷”：“21”，“作者”：“Kuang”，“年份”：“2020”，“日志标题”：“Brief Bioninform”}，{“问题”：“5”，“关键”：“2022051813162569800_ref2”，“doi-asserted-by”：“crossref”，《首页》：“1091”，“doi”：“10.1016\/j.cell.2018.02.01”用microwell-seq绘制小鼠细胞图谱“，”volume“：”172“，”author“：”Wang“，”year“：”2018“，”journal-title“：”cell“}，{”issue“：”7697“，”key“：“2022051813162569800_ref3”，”doi-asserted-by“：”crossref“，“first page”：“538”，“doi”：“10.1038\/nature25981”，“article-title”：“单细胞分辨率下胚胎发育的顺式调控动力学”，“volume”：555“，”author“：”Reddington“，”year“：”2018“，”journal-title“：”Nature“}，”{“issue”：“4”，“key”：“2022051813162569800_ref4”，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”610“，“doi”：“10.1016\/j.molcel.2015.04.005”，“article-title”：“单细胞rna测序技术与生物学”，“volume”：”58“，”author“”：“Kolodziejczyk”，“year“：”2015“，”新闻标题“：”Mol Cell“}，{”issue“：”1“，”key“：”2022051813162569800_ref5“，”article-title“：”拥抱单细胞rna-seq分析中的辍学者“，”volume“：“11”，”author“：”Peng“，”year“：”2020“，”journal-title”：“Nat Commun”}“，{“issue”：“1-3”，“key”：“2022051813162569800_rf6”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”37“，”doi“：”10.1016\/0169-7439（87）80084-9“，”article-title“：”主成分分析“，”卷“：”2“，”作者“：”Geladi“，”年份“：”1987“，”日志标题“：”化学英特尔实验室系统“}，{“问题”：“29”，“关键”：“2022051813162569800_ref7”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“861”，“doi”：“10.21105\/hoss.00861”，“article-title”：“”Umap:统一流形近似和降维投影“，”volume“：”3“，”author“：”Healy“，”year“：”2018“，”journal-title“：”The journal of Open Source Software“}，{“issue”：“5”，“key”：“2022051813162569800_ref8”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”483“，“doi”：“10.1038\/nmeth.4236”，“article-title”：“Sc3：单细胞rna-seq数据的共识聚类“，”卷“：”14“，”作者“：”Kiselev“，”年份“：”2017“，”期刊标题“：”Nat Methods“}，{“issue”：“8”，“key”：“2022051813162569800_ref9”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”1269“，”doi“：”10.1093“生物信息学”，“article-title”：“安全聚类：单细胞聚集（来自集合）单细胞rna-seq数据聚类”，“卷”：“35”，“作者”：“杨”，“年份”：“2019”，“期刊标题”：“生物信息学”}，{“问题”：“12”，“关键”：“2022051813162569800_ref10”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“3825”，“doi”：“10.1093\/生物信息学\/btaa231”，“文章标题”：联合学习降维与单细胞rna测序数据聚类”，“volume”：“36”，“author”：“Ma”，“year”：“2020”，“journal title”：“Bioinformatics”}，{“key”：”2022051813162569800_ref11“，“article-title”：”Jsrc:一种灵活准确的联合学习算法，用于单细胞rna测序数据的聚类“，”volume“：”22“，”author“：”Ma“，”年份“：”2021“，”journal-title“：”Brief Bioninform“}，{“issue”：“1”，“key”：“2022051813162569800_ref12”，“first-pages”：“100”，“article-title”：“Algorithm as 136:a k-means clustering algorithma”，“volume”：”28“，“author”：“Hartiganm”，“year”：“1979”，“journal-title”:“journal of the Royal Statistical Society”}，}“key“：”“202205813162569800 _ref13”，“doi-asserted-by”：“”crossref”，“DOI”：“10.1101\/645820”，“文章标题”：“相同聚类：通过混合模型集成的单细胞聚集聚类”，“卷标题”：“核酸研究”，“作者”：“嗯”，“年份”：“2019”}，{“问题”：“11”，“关键”：“2022051813162569800_ref14”，“DOI断言者”：“crossref”，“首页”：“3585”，“DOI”：“10.1093\/生物信息学\/btaa137”，“article-title“：”为分类单细胞数据和跨参考地图集投影的集成学习“，”volume“：”36“，”author“：”Catalan“，”year“：”2020“，”journal-title”：“生物信息学”}，{“key”：“2022051813162569800_ref15”，“article-title”“：”Scask：基于单细胞rna-seq数据分类细胞类型的新型集成框架“，”volume“25“，”author“：”Zou“，”year“：”2021“，”journal-title“：”IEEE J Biomed Health Inform“}，{“issue”：“9”，“key”：“2022051813162569800_ref16”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first-pages”：“500”，“doi”：“10.1038\/s42256-020-0217-y”，“article-title”：“集成生物信息学深度学习”，“volume”：”2“，“author”：“Yang”，“year”：“2020”，“新闻标题”：“Nature Machine Intelligence“}，{”issue“：”1“，”key“：”2022051813162569800_ref17“，”first page“：“1”，”article-title“：”Vopo利用细胞异质性对单细胞数据进行预测建模“，”volume“:”11“，”author“：”Tsai“，”year“：”2020“，”journal title“：“Nat Commun”}，“key”：“2022051811162569800_ ref18”，“volume-title”：“Marine genomics”}、{“issue”：“”6755“，”key“：”2022051813162569800_ref19“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“788”，”doi“：”10.1038\/44565“，”article-title“：”通过非负矩阵因式分解学习对象的部分“，”volume“：by“：”crossref“，”首页“：”466“，”DOI“：”10.1073\/pnas.1817715116“，”article-title“：”单细胞数据的半软聚类“，”volume“：”116“，”author“：”Zhu“，“year”：”2019“，”journal-title”：“Proc Natl Acad Sci”}，{“issue”：“11”，“key”：“2022051813162569800_ref21”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”3632“，”DOI“：“10.1038\/s41596-020-0391-8“，”文章标题“：”使用liger“，”volume“：”15“，”author“：”Gao“，”year“：”2020“，”journal-title“：”Nat Protoc“}，{”issue“：”9“，”key“：聚光灯：种子nmf回归以用单细胞转录组去卷积空间转录组学斑点”，“卷”：“49”，“作者”：“涅托”，“年份”：“2021”，“期刊标题”：“核酸研究”}，{“问题”：“6”，“关键”：“2022051813162569800_ref23”，“doi断言”：“crossref”，“首页”：“595”，“doi”：“10.1038\/s4159-20-221-01190-8”，“文章标题”：“大规模单细胞数据集集成”，“卷”：“18”，“作者”：“唐”，“年份”：“2021”，“日志标题”：“Nat Methods”}，{“issue”：“2”，“key”：“2051813162569800_ref24”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”195“，“doi”：“10.1101\/gr.251603.119”，“article-title”：“利用基因\u2013基因相互作用进行单细胞表达分析中的插补和降维”，“数量”：“30”，“作者”：“Dumitrascu”，“年份”：“2020”，“期刊标题”：“基因组研究”}，{“问题”：“1”，“关键”：“2022051813162569800_ref25”，“首页”：“2”，“文章标题”：深度学习能够在单细胞rna-seq分析中准确聚类并去除批处理效应“，”volume“：”11“，”author“：”Li“，”year“：”2020“，”journal-title“：”Nat Commun“}，{”issue“：”10“，”key“：“2022051813162569800_ref26”，”doi-asserted-by“：”crossref“，“first page”：“1345”，“doi”：“10.1093\/生物信息学\/btaa976”，“article-title”：“”通过生成对抗网络对单细胞转录体进行深度特征提取”，“卷”：“37”，“作者”：“Nagy”，“年份”：“2021”，“期刊标题”：“生物信息学”}，{“关键字”：“2020年1813162569800_ref27”，“首页”：“1”，《文章标题》：“Scgmai：基于深度自动编码器的单细胞rna-seq数据聚类的高斯混合模型”，“体积”：“7453”，“author”：“Yu”，“year”：“2020”，“journal title”：“Brief Bioinform”}，｛“issue”：“5”，“key”：“2022051813162569800_ref28”，“doi asserted by”：“crossref”，“first page”：“320”，“doi”：“10.1016\/j.gpb.2018.08.003”，“article title”：“Vasc:通过深度变分自动编码器对单细胞rna-seq数据进行降维和可视化”，“volume”：“16”，“author”：“Gu”，“年份：“2018”，“journal-title”：“基因组-蛋白质组学-生物信息学”}，{“issue”：“1”，“key”：“2022051813162569800_ref29”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first-page”：“l”，“doi”：“10.1038\/s41467-021-21312-2”，《article-title》：“使用分层自动编码器进行快速精确的单细胞数据分析”，“volume”：”12“，“author”：“Tran”，“year”：“20121”，“journal-title“：”Nat Commun“}，{”issue“：”4“，”key“：”2022051813162569800_ref30“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“191”，“doi”：“10.1038\/s42256-019-0037-0”，“article-title”：“使用基于模型的深度学习方法对单细胞rna-seq数据进行聚类”，“volume”：“1”，“author”：“Tian”，“year”：“2019”，“journal-title”:“Nature Machine Intelligence”}，}“”issue“：”1“，”key“：”2022051813162569800_ref31“，”doi断言“：”crossref“，”首页“：”43“，”doi“：”10.1093\/生物信息学\/btaa669“，”文章标题“：”Netae:单细胞rna测序的半监督降维以促进细胞标记“，”卷“：”37“，”作者“：”Alterovitz“，”年份“：”2021“，”期刊标题“：”生物信息学“}，{”issue“：”16“，”key“：”2022051813162569800_ref32“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“4415”，”doi“：”10.1093\/生物信息学\/btaa293“，”article-title“：”Scvae:单细胞基因表达数据的变体自动编码器“，”volume“：2022051813162569800_ref33“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”3715“，”doi“：”10.1093\/生物信息学\/btab625“，”article-title“：”癌症亚型预测的深子空间互学“，”volume“：“37”，”author“：”Pang“，”year“：”2021“，”journal-title”：“生物信息学”}，{“issue”：“4”，”key“：“：”crossref“，”first page“：”414“，”DOI“：”10.1038\/nmeth.4207“，”article-title“：”通过基于核的相似性学习对单细胞rna-seq数据进行可视化和分析“，”volume“：“14”，”author“：”Pierson“，”year“：”2017“，”journal-title”：“Nat Methods”}，{“issue”：“1”，“key”：“2022051813162569800_ref35”，“DOI-asserted-by”：“crossref.”，“first-page”：“”1“，”Do I“：”10.1186\/s13059-019-1812-2“，”article-title“：“Metacell:使用k-nn图分区分析单细胞rna-seq数据”，“volume”：“20”，“author”：“Baran”，“year”：“2019”，“journal-title”：“Genome Biol”}，{“issue”：“1”，“key”：”2022051813162569800_ref36“，”first page“：”1“，”article-title“：”Scgcn是一种用于单细胞组学知识转移的图卷积网络算法“，”卷“：”12“，”作者“：”宋“，”年“：”2021“，”期刊标题“：”Nat Commun“}，{“issue”：“1”，“key”：“2022051813162569800_ref37”，“first page”：”1“，“article-title”：“Scgnn是一个用于单细胞rna-seq分析的新型图神经网络框架”，“卷”：“12”，“author“：”Ma“，”year“：”2021“，”journal-title“：”Nat Commun“}，”{“key”：“2022051813162569800_ref38”，“article-title”：“核规范正则化问题的简单算法”，“volume-title（卷时间）”：“ICML”，“author”：“Sulovsky”，“year”：“2010”}，{“issue”：“8”，“key“202205813162569800 _ref39”，“doi-asserted-by”：“crossref”，”“first-page”：“888”，“doi”：“10.1109\/34.868688”，“article-title“：”归一化切割和图像分割“，”volume“：”22“，”author“：”Malik“，”year“：”2000“，”journal-title”：“IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell”}，{“key”：“2022051813162569800_ref40”，“first page”：”1596“，”volume-title：“In Proceedings of the IEEE Conferences on Computer Vision and Pattern Recognition”，“author”：“Feng”，“year”：“2018”}“，{”key“：“”2022051813162569800_ref41”，“article-title”：“Gan-based增强型深子空间聚类网络”，“author”：“Cao”，“year”：“2020”，“journal-title“：“IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering”}，{“issue”：“1”，“key”：“2022051813162569800_rf42”，“first page”：”1“article-title）：“Splatter:simulation of single cell rna sequenting Data”，“volume”：18“，”author“：”Oshlack“，”year“：”2017“，”journal-title“：”Genome Biol“}，{”issue“：”4“，”key“：”2022051813162569800_ref43“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“346”，“doi”：“10.1016\/j.cels.2016.08.011”，“article-title”：“人和小鼠胰腺的单细胞转录组学图揭示了细胞间和细胞内的种群结构”，“volume”：“3”，“author“：”Baron“，”year“：”2016“，”journal-title“：”Cell Systems“}，{”issue“：”6282“，”key“：”2022051813162569800_ref44“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“189”，“doi”：“10.1126\/science.aad0501”，“article-title”：“用单细胞rna-seq解剖转移性黑色素瘤的多细胞生态系统”，“volume”：“352”，“author”：“Prakadan”，“year”：“2016”，“”journal-title“：”Science“}，{”issue“：”6“，”key“：”2022051813162569800_ref45“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“692”，”doi“：”10.1038\/nm.4336“，”article-title”：“单细胞转录组学揭示慢性髓系白血病干细胞的独特分子特征”，“volume”：“23”，“author”：“Giustacchini”，“year”：“2017”，“journal-title”《自然医学》，{“问题”：“7652”，“关键”：“2022051813162569800_ref46”，“doi断言者”：“crossref”，“第一页”：“54”，“doi”：“10.1038\/nature23482”，“文章标题”：“功能整合的人类前脑球体的组装”，“卷”：“545”，“作者”：“Andersen”，“年份”：“2017”，“期刊标题”：“Nature”}，{“问题”：“6”，“关键”：“2022051813162569800_ref47”doi-asserted-by“：”crossref“，”first-page“：”842“，”doi“：”10.1038\/s41591-020-0901-9“，”article-title“：”covid-19患者支气管肺泡免疫细胞的单细胞景观“，”volume“：”26“，”author“：”Yuan“，”year“2020”，“journal-title”：“Nat Med”}，{“issue”：“11”，“key”：“2022051813162569800_ref48”，”doi-assert-by“，”“首页”：“1787”，“DOI“：”10.1101\/gr.177725.114“，”article-title“：”单细胞rna测序揭示的2细胞和4细胞小鼠胚胎内的细胞命运倾向“，”volume“：”24“，”author“：”Biase“，”year“：”2014“，”journal-title”：“Genome Res”}，{“issue”：“5”，“key”：“2022051813162569800_ref49”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”1187“，”DOI“10.1016\/j.cell.2015.04.044“，”article-title“：“应用于胚胎干细胞的单细胞转录组学的液滴条形码”，“卷”：“161”，“作者”：“克莱因”，“年份”：“2015”，“期刊标题”：“细胞”}，{“问题”：“6226”，“密钥”：“2022051813162569800_ref50”，“doi-asserted-by”：“交叉引用”，“首页”：“1138”，“doi”：“10.1126\/science.aaaa1934”，“article le-title“：”单细胞rna-seq“，”volume“：”347“，”author“：”Zeisel“，”year“：”2015“，”journal-title“：”Science“}，{“key”：“2022051813162569800_ref51”}，”key“：使用深度计数自动编码器的单细胞rna-seq去噪“，”卷“：”10“，”作者“：”MirCeA“，”日志标题“：”Nat Commun“}，{“key”：“2022051813162569800_ref54”，“volume-title”：“Adv Neural Inf Process Syst”，“author”：“Goodfellow”}，”关键字“：”2022051813162569800_rf55“，”卷标“：”计算机科学“，”作家“：”Kingma DP“}”，{问题“：”5“，“密钥”：“2022051813162569800_ref56“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”1045“，”doi“：”10.1109\/TKDE.2017.2657752“，”article-title“：”动态网络中社区检测的进化非负矩阵分解算法“，”volume“：“29”，”author“：”Ma“，“year”：“2017”，“journal-title”：“IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering”}，{“issue“：”7775“，”key“：”2022051813162569800_ref57“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“526”，”doi“：”10.1038\/s41586-019-1576-6“，”article-title“：”Synaptic邻近性使nmdar信号能够促进脑转移“，”volume“：69800_ref58“，”首页“：”1“，”article-title“：”Mif抑制剂，iso-1，在体外抑制人胰腺癌细胞的增殖、迁移和侵袭，并抑制异种移植瘤在体内的生长“，”volume“：”10“，”author“：”Song“，”year“：”2020“，”journal title“：“Sci Rep”}，{“issue”：“1”，“key”：“2022051813162569800_ref59”，“first page”：Metascape为分析系统级数据集提供了一种面向生物学家的资源，“volume”：“10”，“author”：“Pache”，“year”：“2019”，“journal title”：“Nat Commun”}]，“container-title”：[“Briefings in Bioinformatics”]，“original title“：[]，“language”：“en”，“link”：[{“URL”：“https:\/\/actical.oup.com/bib\/article-pdf\/23\/3\/bbac068\/43745237\/bbac068.pdf“，”content-type“：”application\/pdf“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”syndication“}，{”URL“：”https:\///acticate.oup.com\/bib\/article-pdf \/23\/bbac068\/43745237\/bbac06 8.pdf”，“content-t”type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”预期应用程序”：“相似性检查”｝]，“存放”：｛“日期部分”：[[2022,5,18]]，“日期-时间”：“2022-05-18T13:19:55Z”，“时间戳”：1652879995000｝，“分数”：1，“资源”：｛“主要”：｛“URL”：“https://academic.oup.com\/bib\/article\/doi\/10.1093\/bib\/bbac068\/6548863”｝，“副标题”：[]，“短标题”：[]，“发布”：｛“日期部分”：[[2022,3,17]]}，”references-count“：59，”journal-issue“：{”issue“：“3”，“published-print”：{“date-parts”：[2022,5,13]]}}，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.1093\/bbib\/bbac068”，“relationship”：{}，”ISSN“：[”1467-5463“，”1477-4054“]，”ISSN-type“：[{”value“：”1467-5563“，“type”：“print”}，{“value”：“1477-4054”，“type”：“electronic”}]，“subject”：[]，“published-other”：{“date-parts”：[[2022,5]]}，“发布的“：{”日期部分“：[2022,3,17]}}