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基于單細(xì)胞RNA測(cè)序數(shù)據(jù)的細(xì)胞類型聚類算法

     
  • 摘要
  • 著錄項(xiàng)
  • 相似文獻(xiàn)
  • 相關(guān)主題

摘要

隨著單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)的發(fā)展,許多基于單細(xì)胞RNA測(cè)序數(shù)據(jù)的聚類算法被提出,用于單細(xì)胞分類,并取得較好的應(yīng)用效果。但是到目前為止,單細(xì)胞聚類算法研究領(lǐng)域缺乏關(guān)于聚類模型的綜述,缺乏對(duì)不同聚類模型的性能評(píng)估。本文從聚類模型的角度將常見的11種單細(xì)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(duì)相關(guān)算法的特點(diǎn)和研究進(jìn)展進(jìn)行總結(jié),并選擇了10組scRNA-seq數(shù)據(jù)集對(duì)這些聚類算法進(jìn)行性能評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,現(xiàn)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(xiàn)出較好的應(yīng)用價(jià)值。

著錄項(xiàng)

  • 來源
    《智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用》 |2020年第7期|P.104-108|共5頁
  • 作者單位

    東北林業(yè)大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院 哈爾濱150000;

    東北林業(yè)大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院 哈爾濱150000;

    東北林業(yè)大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院 哈爾濱150000;

    東北林業(yè)大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院 哈爾濱150000;

    東北林業(yè)大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院 哈爾濱150000;

    東北林業(yè)大學(xué)信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院 哈爾濱150000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文語種 chi
  • 中圖分類 生物信息論;
  • 關(guān)鍵詞

    細(xì)胞分類; 聚類算法; 單細(xì)胞測(cè)序;

相似文獻(xiàn)

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