基于生成对抗网络的单细胞缺失数据补全方法

摘要：

研究人员借助单细胞RNA测序技术(scRNA-seq)能够以单细胞分辨率测量转录组,但由于受到转录物低捕获率和测序深度的限制,会出现过多的假零值.广泛存在的缺失会对下游分析造成阻碍.文章提出基于生成对抗网络的单细胞缺失数据补全方法,在生成器部分使用了基于唯一分子标识符(Unique Molecular Identifiers,UMI)计数数据所具备的负二项分布似然损失函数,判别器用于区分原始观察数据和生成数据,两者进行训练的同时又相互竞争.实验结果表明,该模型可以有效克服单细胞测序数据中的缺失现象,并在公开数据集上获得更好的聚类准确性.

关键词：单细胞测序数据、生成对抗、负二项分布、数据补全

所属期刊栏目：34

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：14-17