論文の概要: scCDCG: Efficient Deep Structural Clustering for single-cell RNA-seq via Deep Cut-informed Graph Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06167v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 09:46:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:19:37.067467
• Title: scCDCG: Efficient Deep Structural Clustering for single-cell RNA-seq via Deep Cut-informed Graph Embedding
• Title（参考訳）: scCDCG:Deep Cut-informed Graph EmbeddingによるシングルセルRNA-seqの効率的な深部構造クラスタリング
• Authors: Ping Xu, Zhiyuan Ning, Meng Xiao, Guihai Feng, Xin Li, Yuanchun Zhou, Pengfei Wang,
• Abstract要約: scCDCG (Single-cell RNA-seq Clustering via Deep Cut-informed Graph)は、cRNA-seqデータの効率的かつ正確なクラスタリングを目的とした新しいフレームワークである。 scCDCGは3つの主要な構成要素から構成される: (i) 細胞間高次構造情報を効果的にキャプチャするディープカットインフォームド技術を利用したグラフ埋め込みモジュール。 (II)cRNA-seqデータの特異な複雑さに対応するため,最適なトランスポートによって誘導される自己教師型学習モジュール。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.996418312603284
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) is essential for unraveling cellular heterogeneity and diversity, offering invaluable insights for bioinformatics advancements. Despite its potential, traditional clustering methods in scRNA-seq data analysis often neglect the structural information embedded in gene expression profiles, crucial for understanding cellular correlations and dependencies. Existing strategies, including graph neural networks, face challenges in handling the inefficiency due to scRNA-seq data's intrinsic high-dimension and high-sparsity. Addressing these limitations, we introduce scCDCG (single-cell RNA-seq Clustering via Deep Cut-informed Graph), a novel framework designed for efficient and accurate clustering of scRNA-seq data that simultaneously utilizes intercellular high-order structural information. scCDCG comprises three main components: (i) A graph embedding module utilizing deep cut-informed techniques, which effectively captures intercellular high-order structural information, overcoming the over-smoothing and inefficiency issues prevalent in prior graph neural network methods. (ii) A self-supervised learning module guided by optimal transport, tailored to accommodate the unique complexities of scRNA-seq data, specifically its high-dimension and high-sparsity. (iii) An autoencoder-based feature learning module that simplifies model complexity through effective dimension reduction and feature extraction. Our extensive experiments on 6 datasets demonstrate scCDCG's superior performance and efficiency compared to 7 established models, underscoring scCDCG's potential as a transformative tool in scRNA-seq data analysis. Our code is available at: https://github.com/XPgogogo/scCDCG.
• Abstract（参考訳）: 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)は、細胞内の不均一性と多様性の解明に不可欠であり、バイオインフォマティクスの進歩に重要な洞察を与える。 scRNA-seqデータ解析における従来のクラスタリング手法は、その可能性にもかかわらず、細胞間の相関や依存関係を理解するのに不可欠な、遺伝子発現プロファイルに埋め込まれた構造情報を無視することが多い。 グラフニューラルネットワークを含む既存の戦略は、scRNA-seqデータの本質的な高次元と高スパーシリティによる非効率処理の課題に直面している。 このような制約に対処するため,我々はcCDCG (Single-cell RNA-seq Clustering via Deep Cut-informed Graph)を導入した。 scCDCGは3つの主成分から構成される。 一 ディープカットインフォームド技術を利用したグラフ埋め込みモジュールで、細胞間高次構造情報を効果的に捕捉し、従来のグラフニューラルネットワーク手法でよく見られる過度に滑らかで非効率な問題を克服する。 二 最適な輸送によって導かれる自己教師型学習モジュールで、cRNA-seqデータの特異な複雑さ、特にその高次元と高疎度に対応するように調整された。 三 有効次元の削減及び特徴抽出によりモデルの複雑さを簡易化するオートエンコーダに基づく特徴学習モジュール。 6つのデータセットに対する広範な実験により、scCDCGが確立された7つのモデルと比較して優れた性能と効率を示し、scRNA-seqデータ解析における変換ツールとしてのSCCDCGの可能性を強調した。 私たちのコードは、https://github.com/XPgogogo/scCDCG.comで利用可能です。

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