单细胞RNA测序（Single-cell RNA-seq,scRNA-seq）能够测定数万、数十万个细胞所组成的样本中每个细胞的转录组状态,通过分析细胞之间的基因表达水平差异,可以发现具有生物学意义的细胞亚型,对肿瘤、免疫、神经科学等领域的研究有重要意义。由于在单细胞测序实验中,每个细胞的原始RNA含量有限,不同细胞间的基因表达特异性强,scRNA-seq数据往往存在噪声高和数据稀疏等问题。现有分析方法在应对上述问题时,缺乏针对性的优化。低信噪比、高数据稀疏性仍是scRNA-seq数据分析的巨大挑战。潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）模型是无监督学习的概率主题模型,通过在观测样本-特征属性的两层结构中引入隐变量“主题”,能够从海量数据中挖掘出潜在的隐含模式,在复杂、稀疏或具有噪声的数据集上具有明显优势。本文提出了基于LDA模型的单细胞RNA测序数据分析方法,研究了该方法在scRNA-seq数据集上的性能、效率以及模型结果从生物学角度的可解释性等问题,具体内容如下:本文构建了基于LDA模型的scRNA-seq数据分析流程,由于LDA模型具备自动挖掘数据集中隐含模式的能力,该流程省去了数据归一化和人工筛选基因等环节,首先经LDA模型训练得出细胞-主题关系以及主题-基因关系,然后基于每个细胞的主题概率向量,运用k-中心算法将所有细胞划分细胞簇,最后按照LDA模型结果,注释每个细胞簇的细胞类型。本文在7套人类肺腺癌细胞系黄金标准scRNA-seq数据集上比较了LDA模型与多种常见scRNA-seq数据分析模型的性能。结果显示,综合考虑准确性与召回率等一系列评价指标,基于LDA模型方法在全部数据集上的性能最好,在聚类不足和过度聚类间达到了良好的平衡。本文在两个真实的scRNA-seq数据集上,应用LDA模型开展了实证分析。第一个数据集是人类黑色素瘤数据集,该数据集的分析结果表明LDA模型不仅能将来源于不同患者的恶性细胞和属于不同细胞类型的基质细胞都区分开,还能识别肿瘤浸润性T细胞的亚群,这说明LDA模型可以将同一数据集中数量差异大且具有多个水平功能特有化的细胞类型同时识别出来。第二个数据集是人类胚胎胸腺发育数据集,该数据集的分析结果表明基于LDA模型结果可以重建传统T细胞分化轨迹。此外,两套数据集都证实了LDA模型具有准确发现细胞类型相关Marker基因的能力,从而实现对细胞类型的注释。本文运用多线程的LDA软件包实现scRNA-seq数据分析,并生成大规模scRNA-seq仿真数据集测试了本文方法的计算时间和计算效率。测试结果表明本文方法相比于单线程实现的效率大幅提高基于LDA模型的单细胞RNA测序数据分析方法在大规模scRNA-seq数据集中具有可用性。