【摘 要】
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随着单细胞测序技术的发展,越来越多的单细胞转录数据使人们能够更深入地了解细胞水平的细胞异质性和机制。单细胞分类和新细胞类型的发现对于肿瘤学、免疫学和发育生物学研究具有重要意义。各种数据预处理方法和分类算法已应用于单细胞测序数据分析,但整合多维降维方法和无监督分类的单细胞类型识别方法仍然很少见,此外从传统生物学角度对单细胞进行全面细致分类的成本也因为测序数据量的增加而显著增加,因此如何利用少量的标注
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随着单细胞测序技术的发展,越来越多的单细胞转录数据使人们能够更深入地了解细胞水平的细胞异质性和机制。单细胞分类和新细胞类型的发现对于肿瘤学、免疫学和发育生物学研究具有重要意义。各种数据预处理方法和分类算法已应用于单细胞测序数据分析,但整合多维降维方法和无监督分类的单细胞类型识别方法仍然很少见,此外从传统生物学角度对单细胞进行全面细致分类的成本也因为测序数据量的增加而显著增加,因此如何利用少量的标注数据,合理预测大规模单细胞数据,成为单细胞分类研究领域的热点。本文首先提出了单细胞集成分类（Single Cell Ensemble Classify,SCEC）这种基于集成学习的方法,该方法首先通过7种降维算法及4种无监督聚类算法的组合得到基分类器,然后通过集成学习的步骤利用神经网络整合这些基分类器的聚类结果,并用4组单细胞的相关数据验证了SCEC相比基础聚类算法显著提高了识别效果,同时应用分布式计算的思想,充分利用了闲置算力,优化了算法的执行时间和性能。此外,SCEC给出的一致性关联矩阵在数据可视化过程中也显示出明显的优势。现有的监督学习分类方法大多直接使用标记数据训练分类器来预测未标记数据,容易受到批处理效应和数据固有特征的影响。为了更好地解决此问题,本文还构建了一个灵活的半监督单细胞分类框架（Semi-Ensemble Classify,Semi EC）,首先结合不同的降维方法和无监督的聚类方法得到基分类器结果从不同的角度展示细胞之间的关联程度,然后结合半监督学习思想通过神经网络训练集成分类器学习细胞间的相关性,最终通过k-mean聚类得到一致性结果,Semi EC的训练和预测过程不是直接对单细胞测序数据进行,而是对无监督聚类方法的结果进行。基于这样的处理,Semi EC在仅需知道整个数据集30%的细胞真实类别情况下,相比于经典的半监督学习算法S3VM和Semi-KMeans,可以在每个数据集上取得更好的性能。
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