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定量生物学 > 基因组学

arXiv:2501.18650 (q-bio)
[提交于 2025年1月29日 ]

标题: 通过具有松弛边缘约束的最优传输构建细胞类型分类学

标题: Constructing Cell-type Taxonomy by Optimal Transport with Relaxed Marginal Constraints

Authors:Sebastian Pena, Lin Lin, Jia Li
摘要: 单细胞数据的快速涌现促进了在细胞水平上对许多不同生物条件的研究。聚类分析已被广泛应用于识别细胞类型,在更简洁的形式下捕获原始数据的基本模式。细胞聚类分析的一个挑战是匹配来自不同来源或条件的数据集中的聚类。当在两个样本之间建立对应关系时,许多现有算法无法识别仅存在于两个样本之一中的新细胞类型。此外,当存在超过两个样本时,同时对齐所有样本中的聚类比执行两两对齐更为有利。我们的方法旨在为所有样本中的细胞聚类构建一个分类系统,以更好地注释这些聚类并有效提取下游分析所需的特征。通过结合最优传输(Optimal Transport)与松弛边缘约束(Relaxed Marginal Constraints, OT-RMC)技术以及多样本的同时聚类对齐,开发了一种新的构建细胞类型分类系统的方法。OT-RMC使我们能够解决当样本之间的聚类比例差异很大或者某些聚类不在所有样本中出现时所面临的挑战。在二十多个数据集上的实验表明,由该新系统构建的分类系统可以实现细胞类型的高精度注释。此外,基于分类结果提取的样本级特征可实现样本的准确分类。
摘要: The rapid emergence of single-cell data has facilitated the study of many different biological conditions at the cellular level. Cluster analysis has been widely applied to identify cell types, capturing the essential patterns of the original data in a much more concise form. One challenge in the cluster analysis of cells is matching clusters extracted from datasets of different origins or conditions. Many existing algorithms cannot recognize new cell types present in only one of the two samples when establishing a correspondence between clusters obtained from two samples. Additionally, when there are more than two samples, it is advantageous to align clusters across all samples simultaneously rather than performing pairwise alignment. Our approach aims to construct a taxonomy for cell clusters across all samples to better annotate these clusters and effectively extract features for downstream analysis. A new system for constructing cell-type taxonomy has been developed by combining the technique of Optimal Transport with Relaxed Marginal Constraints (OT-RMC) and the simultaneous alignment of clusters across multiple samples. OT-RMC allows us to address challenges that arise when the proportions of clusters vary substantially between samples or when some clusters do not appear in all the samples. Experiments on more than twenty datasets demonstrate that the taxonomy constructed by this new system can yield highly accurate annotation of cell types. Additionally, sample-level features extracted based on the taxonomy result in accurate classification of samples.
主题: 基因组学 (q-bio.GN) ; 机器学习 (cs.LG); 机器学习 (stat.ML)
引用方式: arXiv:2501.18650 [q-bio.GN]
  (或者 arXiv:2501.18650v1 [q-bio.GN] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.18650
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Sebastian Pena [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 1 月 29 日 21:29:25 UTC (2,412 KB)
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