【摘 要】
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随着单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的快速发展,器官和组织中的细胞种类和病理状态逐渐被人们探知.在癌症和肿瘤研究方面,scRNA-seq揭示细胞的异质性,有利于监测肿瘤的发展历程,具有重要的医疗意义.研究员们可以针对患者的scRNA-seq数据进行分类,找出病变的位置,从而防止细胞恶化.考虑到scRNA-seq数据具有稀疏,高维,高噪声的特点,传统的分类方法效率不高,甚至无法发挥作用.因
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随着单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的快速发展,器官和组织中的细胞种类和病理状态逐渐被人们探知.在癌症和肿瘤研究方面,scRNA-seq揭示细胞的异质性,有利于监测肿瘤的发展历程,具有重要的医疗意义.研究员们可以针对患者的scRNA-seq数据进行分类,找出病变的位置,从而防止细胞恶化.考虑到scRNA-seq数据具有稀疏,高维,高噪声的特点,传统的分类方法效率不高,甚至无法发挥作用.因此,单细胞的分类任务十分有挑战性,具体体现在计算效率和分类结果的准确性方面.我们通过分析scRNA-seq的特征来构建分类模型框架Laz AE（learning the latent features for the classification task with zero-inflated negative binomial distribution as the autoencoder loss）,并且与PLDA,NBLDA,ZIPLDA,SVM,KNN和SINC等分类模型进行对比,进一步阐述Laz AE的优越性.模型考虑了scRNA-seq数据中过量的缺失数据和过离散的特征,以零膨胀负二项分布刻画基因表达数据,构建贝叶斯判别模型来完成分类任务.在论文中,我们假设该数据集由两部分组成:一个是负二项分布,另一个是零膨胀部分.近年来,深度学习被广泛应用于各个领域,在生命和自然科学研究方向取得了突破性成果.为了提高模型的准确率,我们将深度学习应用到scRNAseq数据的分类任务中,与传统的统计模型相结合,提出一个新的贝叶斯框架LazAE.模型由两个主要部分组成:第一部分是基于零膨胀负二项分布的自编码器,完成了似然函数的参数估计;第二部分是基于零膨胀负二项分布的逻辑判别模型,训练好的参数被放入到判别函数中,最后结合先验信息,获得每个样本在不同类别中的判别得分.不仅如此,我们还与基于其他分布的参数估计进行对比,进一步论证模型结构的优良性.综上,本研究提出的LazAE模型,是一个同时实现scRNA-seq数据去噪,降维,分类的端到端的框架.通过大量的模拟和实际数据,证明我们提出的Laz AE算法在针对scRNA-seq数据集的分类任务上表现良好,具有重要的应用价值.
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