發(fā)布時間：2020-06-19 01:51

【摘要】：隨著單細胞測序技術的進步,已經(jīng)有越來越多單細胞層面的轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)。借助這些單細胞數(shù)據(jù)我們可以深入了解細胞異質(zhì)性和細胞層面的潛在機制。但數(shù)據(jù)的復雜性給我們帶來眾多挑戰(zhàn)。對于細胞識別、聚類和功能發(fā)現(xiàn)可以通過特殊的轉(zhuǎn)錄信號在單分子層面得到很好的認識。最常用的方法是根據(jù)基因表達水平,判斷同屬于一類型的細胞,此類研究基于一個生物學假設即:基因表達水平?jīng)Q定其功能蛋白的合成,相似的基因表達水平有可能合成相似的功能蛋白。由此可見,對單細胞數(shù)據(jù)進行聚類具有十分重要的醫(yī)學意義。目前針對單細胞數(shù)據(jù)聚類問題,已經(jīng)提出了一些方法,比如pcaReduce生成層次模型、t-SNE非線性降維、考慮dropout影響的ZIFA模型、考慮稀有類型的Racel D模型、網(wǎng)絡聚類snn-clique模型等等。盡管上述論文已經(jīng)從不同方面解決聚類問題,但眾多論文都沒有對低豐度基因進行篩選。已有論文證實低豐度基因?qū)�會提高�?shù)據(jù)的維度,而且對聚類結果有一定的影響。論文具體針對snn-clique模型中qqaasi-clique的篩選具有忽略網(wǎng)絡整體連接性的問題。clusterone模型中可以通過引入對內(nèi)部邊和外部邊綜合考量的內(nèi)聚力(cohesiveness),從而避免對整體和局部節(jié)點度考慮不平衡的研究。本篇論文根據(jù)上述兩者的優(yōu)缺點將snn鄰接圖和基于內(nèi)聚力引導的搜索聚類算法clusterone結合一起,提出snn-clusterone模型。他可以自動確定數(shù)據(jù)的聚類數(shù)量,此外利用rank的思想避免高維數(shù)據(jù)聚類的不適情況,并且在一定程度上避免snn-clique在網(wǎng)絡整體連接性的缺陷。通過模擬數(shù)據(jù)驗證snn-clusterone具有高魯棒性,在模擬數(shù)據(jù)的結果上的聚類結果此模型優(yōu)于snn-clique,在真實數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)在基于多種距離情況下,snn-clusterone的結果在多種聚類評價指標下都高于snn-clique,說明此模型通過基因篩選和從整體連接性考慮,可以得到更好的聚類效果。
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：C81
【圖文】：

１：預處理后的單細胞數(shù)據(jù)通過傳統(tǒng)的距離刻畫相似性矩陣，然后根據(jù)共享最近鄰算法（Ｗｉ斷節(jié)點之間是否存在連接權重，對存在權重的節(jié)點對計算權重大小，最終生成ＳＮＮ連接圖。逡逑定義ＫＮＮ邐計算數(shù)據(jù)集叉的相似矩陣（歐式距離或其他任何距離）并排本而到其他樣本的距離按照升序，令第個距離記為４＾，則樣本而的前ｆｃ離用ＫｉＶｉＶｂｉ）表示并記作：逡逑ＫＮＮ（ｘｉ）邋＝邋｛Ｘｊ邋ｅ邋Ｘｌｄｉｘｕｘｊ）邋＜邋ｄｋｉ｝，邐（２．定義ｅｄｇｅ（Ｘｉ，ｘ／）計算ｘ；和％的是否有邊，當且僅當在：＾和％的中至少有一個共享的節(jié)點時，則而和之間有３邋ｅｄｇｅ（Ｘｉ，邋Ｘｊ、＼ＫＮＮ（Ｘｉ）邋Ｄ邋ＫＮＮ（Ｘｊ）子邋０，邐（２．定義ｅｄｇｅ權重ｅｄｇｅ（；Ｔｉ，；Ｅｊ）的權重被定義為Ａ：和ｉｆ＿／Ｖ７Ｖ中平均ｒａｎＡ：差值高值：逡逑ｅｄｇｅ（ｘｉ，邋Ｘｊ）邋—邋ｍａｘ｛ｋ邋—邋－（ｒａｎｋ｛ｖ，Ｘｉ）邋＋邋ｒａｎｋ（ｖ，Ｘｊ））），邐（２．

丨碩士學位論文逡逑ＭＡＳＴＥＲ’Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑兩個子圖的節(jié)點數(shù)和邊數(shù)都相同，ｒ＊邋＝邋ｆ，邋Ａ：邋＝邋８，但是觀察兩個子圖，左圖中逡逑ｇｕａｓｉ－ｄｉｇｕｅ可以很好的刻畫復雜網(wǎng)絡的緊密性可是對于右圖，＾ｔａｓｉ－ｄｉｇｕｅ并不逡逑能很好的刻畫子圖的連接，在復雜網(wǎng)路中ｇｕａｓｉ－ｄｉｇｕｅ由于只考慮節(jié)點度數(shù)而忽逡逑略整體的連通性，所以并不能很好的刻畫子圖的密度結構，而ｄｕｄｅｒｏｎｅ提出的逡逑內(nèi)聚力可以很好的提升這方面性能。逡逑

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本文編號：2720138