聯(lián)合ZINB模型與圖注意力自編碼器的自優(yōu)化單細(xì)胞聚類

摘要： 單細(xì)胞數(shù)據(jù)聚類在生物信息分析中具有重要作用，但受測序原理和測序平臺的限制，單細(xì)胞數(shù)據(jù)集普遍存在高維稀疏性、高方差噪聲和基因數(shù)據(jù)缺失的問題，導(dǎo)致單細(xì)胞數(shù)據(jù)在聚類分析和應(yīng)用方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的單細(xì)胞聚類方法主要針對細(xì)胞和基因表達(dá)間的關(guān)系進(jìn)行建模，忽略了對細(xì)胞間潛在特征關(guān)系的充分挖掘以及對噪聲的去除，導(dǎo)致聚類結(jié)果不理想，從而阻礙了后期對數(shù)據(jù)的分析。針對上述問題，提出了一種聯(lián)合零...