【摘 要】
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随着单细胞测序技术的发展,许多基于单细胞RNA测序数据的聚类算法被提出,用于单细胞分类,并取得较好的应用效果。但是到目前为止,单细胞聚类算法研究领域缺乏关于聚类模型的
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划(201810225173),国家自然科学基金(61971119)
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随着单细胞测序技术的发展,许多基于单细胞RNA测序数据的聚类算法被提出,用于单细胞分类,并取得较好的应用效果。但是到目前为止,单细胞聚类算法研究领域缺乏关于聚类模型的综述,缺乏对不同聚类模型的性能评估。本文从聚类模型的角度将常见的11种单细胞聚类算法分成了K邻近聚类、层次聚类、基于图形分类、基于模型分类、基于密度分类的5种类型,对相关算法的特点和研究进展进行总结,并选择了10组scRNA-seq数据集对这些聚类算法进行性能评价。实验结果表明,现有聚类方法中SC3、Seurat和SIMLR的性能较好,在5类
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