单细胞多组学数据的多尺度双对齐深度聚类方法
Single-cell multi-omics data multi-scale dual-alignment deep clustering
1. 桂林理工大学 计算机科学与工程学院, 广西 桂林 541000
2. 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室, 广西 桂林 541004
3. 中南大学 计算机学院, 长沙 410083
4. 重庆邮电大学 计算机科学与技术学院, 重庆 400065
摘要
单细胞聚类分析是解析细胞异质性的关键步骤，但现有单细胞聚类方法在整合多组学数据时仍面临跨组学局部和全局关联建模不足、特征冗余与噪声干扰、以及共识聚类空间构建困难的问题。针对上述问题，提出了一种新颖的单细胞多组学聚类方法——多尺度双对齐深度聚类（scMDDC）。scMDDC首先通过多尺度融合策略捕获细胞间的局部和全局关系，有效地提取了细胞间的复杂交互模式；其次，通过对比对齐和细胞对齐减少了组间冗余信息，突出了组间特异性信息；最后，通过多组学协同聚类策略迭代式地将不同组学数据视为锚点指导其他组学的聚类过程，实现了组间信息的互补和增强共识。在多个真实数据集上的实验结果表明，相较于八个基准模型，scMDDC 在聚类准确性、调整兰德指数等多个聚类评价指标上均取得了显著的性能提升。scMDDC 不仅为单细胞多组学数据分析提供了一种新的有效方法，也进一步提升了细胞类型识别的精度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62166014)
广西自然科学基金面上项目(2025GXNSFAA069627)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0204
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2026年第43卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 102-109
文章编号: 1001-3695(2026)01-012-0102-08
发布历史
[2025-09-17] 优先出版
[2026-01-05] 印刷出版
引用本文
靳志成, 张奕, 李玉茹, 等. 单细胞多组学数据的多尺度双对齐深度聚类方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (1): 102-109. (Jin Zhicheng, Zhang Yi, Li Yuru, et al. Single-cell multi-omics data multi-scale dual-alignment deep clustering [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (1): 102-109. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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