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题名基因与细胞图共驱动的协同自编码插补算法
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作者
潘祥
丁龙珍
汪佩
厉力华
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
杭州电子科技大学智慧健康研究院
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出处
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期575-584,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(W2411054,62271178).
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文摘
为解决单细胞RNA测序数据中存在大量丢失值的问题,提出了一种基因与细胞图共驱动的协同自编码网络插补(CoImpute)算法。该算法利用基因-细胞图神经网络模块,提取基因维度和细胞维度上的生物相似和差异信息,协同辅助基于零膨胀负二项分布的自编码网络,系统全面地恢复单细胞RNA测序数据中的丢失值,且辅助过程创新性地采取图空间上下文感知策略。结果表明,CoImpute算法在14个数据集上的平均绝对误差为0.01~0.21,皮尔森相关系数为0.91~0.97,准确预测了基因丢失值。在不同的稀疏度条件下,CoImpute算法均能保持最小的平均绝对误差和最大的皮尔森相关系数,展示了其处理高噪声数据的优越性能。该算法不仅可以有效恢复丢失值,而且能够提供更准确的数据分析结果和生物学解释,促进了单细胞转录组动力学。
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关键词
单细胞RNA测序数据
丢失值
插补
基因-细胞图神经网络
协同自编码网络
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Keywords
single‑cell ribonucleic acid(RNA)sequencing data
dropout values
imputation
gene‑cell graph neural network
collaborative autoencoder network
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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