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基于伽玛-泊松分布和图正则化的单细胞非负矩阵分解算法
1
作者
龙法宁
潘伟权
苏秀秀
《广西科学》
北大核心
2024年第5期925-938,共14页
单细胞RNA测序(Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)可以获取单细胞水平的基因表达谱。然而,目前许多基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的降维算法在细胞类型识别中往往忽视了数据概率分布和细胞之间的拓...
单细胞RNA测序(Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)可以获取单细胞水平的基因表达谱。然而,目前许多基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的降维算法在细胞类型识别中往往忽视了数据概率分布和细胞之间的拓扑关系,无法较好地兼顾数据的全局结构和局部结构。为了克服传统NMF降维算法在处理高维含噪稀疏数据时的不足,本文提出一种改进的单细胞非负矩阵分解算法GPNMF。GPNMF结合了伽玛-泊松(Gamma-Poisson)分布假设和图正则化技术,通过迭代更新因子分解矩阵以最小化重构误差,从而有效地保留数据的局部结构与全局结构。通过引入约束优化并稳定化模型,GPNMF在分解单细胞表达数据时能够提供更为稳健和可靠的结果。最后,利用真实scRNA-seq数据进行实验,验证了GPNMF的有效性,并展示了其在单细胞基因表达数据轨迹推断分析中的潜在应用。
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关键词
单细胞RNA测序
降维
图正则化
伽玛-泊松分布
非负矩阵分解(NMF)
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职称材料
Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计和影响分析
被引量：
2
2
作者
段星德
张实
+1 位作者
罗露璐
张文专
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020年第4期393-404,共12页
Tweedie复合泊松回归模型在精算科学,环境科学等领域有广泛的应用.为了研究Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计,在模型中引入潜变量,并通过视潜变量为缺失数据以及应用结合Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings(MH)算法的混合算法,获得...
Tweedie复合泊松回归模型在精算科学,环境科学等领域有广泛的应用.为了研究Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计,在模型中引入潜变量,并通过视潜变量为缺失数据以及应用结合Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings(MH)算法的混合算法,获得了模型的参数和潜变量的联合Bayes估计.在估计理论的基础上,提出了两类Bayes数据删除影响测度及其相应的算法.最后通过模拟研究和实例分析验证了所给方法的有效性.
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关键词
半连续数据
泊
松
-
伽玛
复合
分布
GIBBS抽样
MH算法
Bayes数据删除影响测度
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职称材料
题名
基于伽玛-泊松分布和图正则化的单细胞非负矩阵分解算法
1
作者
龙法宁
潘伟权
苏秀秀
机构
玉林师范学院广西应用数学中心
玉林师范学院
玉林师范学院计算机科学与工程学院
玉林师范学院数学与统计学院
出处
《广西科学》
北大核心
2024年第5期925-938,共14页
基金
国家自然科学基金项目(62141207)资助。
文摘
单细胞RNA测序(Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)可以获取单细胞水平的基因表达谱。然而,目前许多基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的降维算法在细胞类型识别中往往忽视了数据概率分布和细胞之间的拓扑关系,无法较好地兼顾数据的全局结构和局部结构。为了克服传统NMF降维算法在处理高维含噪稀疏数据时的不足,本文提出一种改进的单细胞非负矩阵分解算法GPNMF。GPNMF结合了伽玛-泊松(Gamma-Poisson)分布假设和图正则化技术,通过迭代更新因子分解矩阵以最小化重构误差,从而有效地保留数据的局部结构与全局结构。通过引入约束优化并稳定化模型,GPNMF在分解单细胞表达数据时能够提供更为稳健和可靠的结果。最后,利用真实scRNA-seq数据进行实验,验证了GPNMF的有效性,并展示了其在单细胞基因表达数据轨迹推断分析中的潜在应用。
关键词
单细胞RNA测序
降维
图正则化
伽玛-泊松分布
非负矩阵分解(NMF)
Keywords
scRNA
-
seq
dimensionality reduction
graph regularization
Gamma
-
Poisson distribution
Non
-
negative Matrix Factorization(NMF)
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计和影响分析
被引量：
2
2
作者
段星德
张实
罗露璐
张文专
机构
贵州财经大学数统学院
出处
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020年第4期393-404,共12页
基金
国家自然科学基金(11501073)
贵州省科学技术基金(黔科合基础[2020]1Y009)。
文摘
Tweedie复合泊松回归模型在精算科学,环境科学等领域有广泛的应用.为了研究Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计,在模型中引入潜变量,并通过视潜变量为缺失数据以及应用结合Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings(MH)算法的混合算法,获得了模型的参数和潜变量的联合Bayes估计.在估计理论的基础上,提出了两类Bayes数据删除影响测度及其相应的算法.最后通过模拟研究和实例分析验证了所给方法的有效性.
关键词
半连续数据
泊
松
-
伽玛
复合
分布
GIBBS抽样
MH算法
Bayes数据删除影响测度
Keywords
semicontinuous data
compound Poisson
-
Gamma distribution
Gibbs sampler
MH algorithm
Bayesian case deletion influence measure
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于伽玛-泊松分布和图正则化的单细胞非负矩阵分解算法
龙法宁
潘伟权
苏秀秀
《广西科学》
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
Tweedie复合泊松回归模型的Bayes估计和影响分析
段星德
张实
罗露璐
张文专
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020
2
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职称材料
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