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Tuning hyperparameters of doublet-detection methods for single-cell RNA sequencing data

Quantitative Biology 2023年第3期11卷 297-305页

作者： Nan Miles Xi angelos vasilopoulos Department of Mathematics and Statistics Loyola University ChicagoChicagoIL 60660USA

Background:The existence of doublets in single-cell RNA sequencing(scRNA-seq)data poses a great challenge in downstream data *** doublet-detection methods have been developed to remove doublets from scRNA-seq ***,the default hyperparameter settings of those methods may not provide optimal ***:We propose a strategy to tune hyperparameters for a cutting-edge doublet-detection *** utilize a full factorial design to explore the relationship between hyperparameters and detection accuracy on 16 real scRNA-seq *** optimal hyperparameters are obtained by a response surface model and convex ***:We show that the optimal hyperparameters provide top performance across scRNA-seq datasets under various biological *** tuning strategy can be applied to other computational doublet-detection *** also offers insights into hyperparameter tuning for broader computational methods in scRNA-seq data ***:The hyperparameter configuration significantly impacts the performance of computational doublet-detection *** study is the first attempt to systematically explore the optimal hyperparameters under various biological conditions and optimization *** study provides much-needed guidance for hyperparameter tuning in computational doublet-detection methods.

关键词： scRNA-seq doublet detection hyperparameter tuning experimental design response surface model

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