基于單細胞RNA測序數據的細胞類型聚類算法

何睿; 余娜; 李淼; 張峻巍; 王浩杰; 趙玉茗

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隨著單細胞測序技術的發(fā)展,許多基于單細胞RNA測序數據的聚類算法被提出,用于單細胞分類,并取得較好的應用效果.但是到目前為止,單細胞聚類算法研究領域缺乏關于聚類模型的綜述,缺乏對不同聚類模型的性能評估.本文從聚類模型的角度將常見的11種單細胞聚類算法分成了K鄰近聚類、層次聚類、基于圖形分類、基于模型分類、基于密度分類的5種類型,對相關算法的特點和研究進展進行總結,并選擇了10組scRNA-seq數據集對這些聚類算法進行性能評價.實驗結果表明,現有聚類方法中SC3、Seurat和SIMLR的性能較好,在5類模型中,基于密度模型的算法具有最優(yōu)性能,體現出較好的應用價值.

著錄項

來源
《智能計算機與應用》 |2020年第7期|104-108|共5頁
作者
何睿; 余娜; 李淼; 張峻巍; 王浩杰; 趙玉茗;
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作者單位

東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院哈爾濱150000;

東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院哈爾濱150000;

東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院哈爾濱150000;

東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院哈爾濱150000;

東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院哈爾濱150000;

東北林業(yè)大學信息與計算機工程學院哈爾濱150000;

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原文格式 PDF
正文語種 chi
中圖分類信息處理（信息加工）;
關鍵詞
細胞分類; 聚類算法; 單細胞測序;

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