Fugu-MT 論文翻訳(概要): scRNA-seq Data Clustering by Cluster-aware Iterative Contrastive Learning

論文の概要: scRNA-seq Data Clustering by Cluster-aware Iterative Contrastive Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16600v1
Date: Wed, 27 Dec 2023 14:50:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-29 18:37:13.099170
Title: scRNA-seq Data Clustering by Cluster-aware Iterative Contrastive Learning
Title（参考訳）: クラスタ対応反復学習によるcRNA-seqデータクラスタリング
Authors: Weikang Jiang, Jinxian Wang, Jihong Guan and Shuigeng Zhou
Abstract要約: 単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)により、研究者は単一細胞レベルで遺伝子発現を解析できる。 scRNA-seqデータ分析における重要なタスクは、教師なしクラスタリングである。我々は,cRNA-seqデータクラスタリングのためのクラスタ対応反復コントラスト学習(CICL)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.199004624757233
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) enables researchers to analyze gene expression at single-cell level. One important task in scRNA-seq data analysis is unsupervised clustering, which helps identify distinct cell types, laying down the foundation for other downstream analysis tasks. In this paper, we propose a novel method called Cluster-aware Iterative Contrastive Learning (CICL in short) for scRNA-seq data clustering, which utilizes an iterative representation learning and clustering framework to progressively learn the clustering structure of scRNA-seq data with a cluster-aware contrastive loss. CICL consists of a Transformer encoder, a clustering head, a projection head and a contrastive loss module. First, CICL extracts the feature vectors of the original and augmented data by the Transformer encoder. Then, it computes the clustering centroids by K-means and employs the student t-distribution to assign pseudo-labels to all cells in the clustering head. The projection-head uses a Multi-Layer Perceptron (MLP) to obtain projections of the augmented data. At last, both pseudo-labels and projections are used in the contrastive loss to guide the model training. Such a process goes iteratively so that the clustering result becomes better and better. Extensive experiments on 25 real world scRNA-seq datasets show that CICL outperforms the SOTA methods. Concretely, CICL surpasses the existing methods by from 14% to 280%, and from 5% to 133% on average in terms of performance metrics ARI and NMI respectively.
Abstract（参考訳）: 単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)により、研究者は単一細胞レベルで遺伝子発現を解析できる。 scRNA-seqデータ分析における重要なタスクのひとつは、教師なしクラスタリング(unsupervised clustering)である。本稿では,反復表現学習およびクラスタリングフレームワークを用いて,クラスタ認識によるコントラスト損失を伴うscrna-seqデータのクラスタリング構造を段階的に学習するscrna-seqデータクラスタリングのための,クラスタ認識型反復コントラスト学習(cicl)と呼ばれる新しい手法を提案する。 CICLはTransformerエンコーダ、クラスタリングヘッド、プロジェクションヘッド、コントラスト損失モジュールで構成される。まず、CICLはトランスフォーマーエンコーダにより、オリジナルおよび拡張データの特徴ベクトルを抽出する。そして、k平均でクラスタリングセンタロイドを計算し、学生t分布を用いてクラスタリングヘッド内の全セルに擬似ラベルを割り当てる。投影ヘッドは、拡張データの投影を得るために多層パーセプトロン(mlp)を使用する。最後に、擬似ラベルと射影の両方が、モデルのトレーニングを導くためにコントラスト損失として使用される。このようなプロセスは反復的に行われ、クラスタリングの結果がより良くなるようにします。 25の現実世界の scRNA-seq データセットに対する大規模な実験により、CICL が SOTA 法より優れていることが示された。具体的には、CICLは既存の手法を14%から280%に上回り、それぞれパフォーマンス指標のARIとNMIの平均で5%から133%に上っている。

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