scGMM-VGAE: a Gaussian mixture model-based variational graph autoencoder algorithm for clustering single-cell RNA-seq data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cell type identification using single-cell RNA sequencing data is critical for understanding disease mechanisms and drug discovery. Cell clustering analysis has been widely studied in health research for rare tumor cell detection. In this study, we propose a Gaussian mixture model-based variational graph autoencoder on scRNA-seq data (scGMM-VGAE) that integrates a statistical clustering model to a deep learning algorithm to significantly improve the cell clustering performance. This model feeds a cell-cell graph adjacency matrix and a gene feature matrix into a graph variational autoencoder (VGAE) to generate latent data. These data are then used for cell clustering by the Gaussian mixture model (GMM) module. To optimize the algorithm, a designed loss function is derived by combining parameter estimates from the GMM and VGAE. We test the proposed method on four publicly available and three simulated datasets which contain many biological and technical zeros. The scGMM-VGAE outperforms four selected baseline methods on three evaluation metrics in cell clustering. By successfully incorporating GMM into deep learning VGAE on scRNA-seq data, the proposed method shows higher accuracy in cell clustering on scRNA-seq data. This improvement has a significant impact on detecting rare cell types in health research. All source codes used in this study can be found at https://github.com/ericlin1230/scGMM-VGAE .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle