基于变分自编码器的空间转录组细胞聚类研究

作     者：刘腾 李鑫 印明柱 

作者机构：重庆大学附属三峡医院 

出 版 物：《生物信息学》 (Chinese Journal of Bioinformatics)

年 卷 期：2023年

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 

基　　金：科技部重点研发基金项目(No.2022YFC3601800) 重庆市教育委员会科学技术研究计划重大项目资助项目(No.KJZD-K202300105) 重庆大学附属三峡医院基础医学重点项目(No.2023YJKYXM-001) 

主　　题：空间转录组学 变分自编码器 图神经网络 细胞聚类 

摘      要：空间转录组测序技术能够在生成基因表达谱的同时，保留细胞在组织内部的位置信息。如何充分利用基因表达谱和空间位置信息来识别空间区域，完成细胞亚群聚类是空间转录组学数据分析的基础和关键。本文提出基于变分自编码器和图神经网络结合的空间转录组细胞亚群聚类方法。构建双层编码器结构，每一层包含简化图卷积(Simple Graph Convolution， SGC)，用以生成低维表征。解码器用以重构特征矩阵，通过最小化损失函数来提高低维表征质量。对低维表征进行下游聚类，生成不同的细胞亚群。提出的聚类方法与多个基准方法在常用的空间转录数据集上进行比较，在聚类准确性和适应性方面都有优势，证明了提出方法的有效性。