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| 基于sc RNA-seq数据的单细胞非线性降维方法 | |
| 作者姓名： | 温兆琦 王晓哲 侯艳芳 董玉坤 张玉林 |
| 作者单位： | 1. 山东科技大学数学与系统科学学院;2. 中国石油大学(华东)青岛软件学院;3. 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院 |
| 基金项目： | 山东省自然科学基金面上项目(ZR2021MF058)；;国家重点研发计划(子课题)(2021YFA10000102-3)； |
| 摘 要： | 单细胞转录组测序数据中蕴含着丰富的细胞异质性表达信息,但也包含大量的冗余信息.降维不仅可以提取单细胞转录组测序数据内部的本质结构,减少冗余和噪声造成的误差,还可以为细胞聚类、基因富集分析、细胞发育轨迹推断等提供重要依据.本文介绍了基于流形学习、非负矩阵分解以及深度学习的非线性降维方法及其在单细胞转录组测序数据中的应用. |
| 关 键 词： | 单细胞 转录组测序 流形学习 非负矩阵分解 深度学习 |