論文の概要: Elastic Coupled Co-clustering for Single-Cell Genomic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12970v2
• Date: Sat, 6 Jun 2020 03:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:15:21.715673
• Title: Elastic Coupled Co-clustering for Single-Cell Genomic Data
• Title（参考訳）: 単セルゲノミクスデータのための弾性結合コクラスタリング
• Authors: Pengcheng Zeng and Zhixiang Lin
• Abstract要約: シングルセル技術により、前例のない解像度でゲノム機能をプロファイルできるようになった。 データ統合はクラスタリングアルゴリズムのパフォーマンスを向上させる可能性がある。 本研究では,教師なしの移動学習フレームワークで問題を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The recent advances in single-cell technologies have enabled us to profile genomic features at unprecedented resolution and datasets from multiple domains are available, including datasets that profile different types of genomic features and datasets that profile the same type of genomic features across different species. These datasets typically have different powers in identifying the unknown cell types through clustering, and data integration can potentially lead to a better performance of clustering algorithms. In this work, we formulate the problem in an unsupervised transfer learning framework, which utilizes knowledge learned from auxiliary dataset to improve the clustering performance of target dataset. The degree of shared information among the target and auxiliary datasets can vary, and their distributions can also be different. To address these challenges, we propose an elastic coupled co-clustering based transfer learning algorithm, by elastically propagating clustering knowledge obtained from the auxiliary dataset to the target dataset. Implementation on single-cell genomic datasets shows that our algorithm greatly improves clustering performance over the traditional learning algorithms. The source code and data sets are available at https://github.com/cuhklinlab/elasticC3.
• Abstract（参考訳）: シングルセル技術の最近の進歩により、前例のない解像度でゲノムの特徴をプロファイリングすることができ、さまざまなタイプのゲノム特徴をプロファイリングするデータセットや、異なる種間で同じタイプのゲノム特徴をプロファイリングするデータセットなど、複数のドメインからのデータセットが利用可能になった。 これらのデータセットは通常、クラスタリングによって未知のセルタイプを特定する異なる能力を持ち、データ統合によってクラスタリングアルゴリズムのパフォーマンスが向上する可能性がある。 本研究では、補助データセットから学習した知識を活用し、対象データセットのクラスタリング性能を向上させる教師なし転送学習フレームワークにおいて、この問題を定式化する。 ターゲットと補助データセット間の共有情報の度合いは様々であり、その分布も様々である。 これらの課題に対処するために,補助データセットから得られたクラスタリング知識を対象データセットに弾性伝播させることにより,エラスティック結合型共クラスタリングに基づく転送学習アルゴリズムを提案する。 単一セルゲノムデータセットの実装は,従来の学習アルゴリズムよりもクラスタリング性能が大幅に向上することを示す。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/cuhklinlab/elasticc3で入手できる。

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