一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞制造技术

本发明专利技术属于单细胞

【技术实现步骤摘要】
一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞RNA测序数据插补方法


[0001]本专利技术属于单细胞
RNA
测序
，具体涉及一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞
RNA
测序数据插补方法
。

技术介绍

[0002]单细胞
RNA
测序
(scRNA
‑
seq)
是一种用于分析单个细胞基因表达的高通量技术，它能够提供有关细胞异质性和功能的宝贵信息
。
然而，
scRNA
‑
seq
数据常常存在着数据丢失或低质量的问题，因此需要插补
(imputation)
方法来填补这些缺失值
。
插补方法的目标是根据已有的数据推断出缺失值，以便更准确地描述细胞表达谱
。
基于矩阵分解的单细胞
RNA
数据插补方法是一类常用的插补技术，它将
scRNA
‑
seq
数据表示为一个低秩矩阵的乘积，并利用矩阵分解来估计缺失值
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞
RNA
测序数据插补方法，其特征在于：利用基于鲁棒和非负矩阵分解的
scRNA
‑
seq
数据插补方法的目标函数分别获取细胞特征矩阵
W
和基因特征矩阵
H
的最优参数，再利用
scRNMF
模型预测插补后的细胞基因表达数据所述目标函数包括
C
‑
loss
损失函数和最小平方损失函数两项损失函数
。2.
如权利要求1所述的一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞
RNA
测序数据插补方法，其特征在于：给定单个细胞基因表达矩阵
X∈R
G
×
c
，获取细胞特征矩阵
W∈R
G
×
k
，基因特征矩阵
H∈R
k
×
C
，其中
G
和
C
分别表示细胞和基因的数量，
k
是细胞和基因潜在特征的维度
。3.
如权利要求2所述的一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞
RNA
测序数据插补方法，其特征在于：所述
scRNMF
模型表达式如下：所述目标函数中依次包括损失函数
、
正则项和正则因子，所述正则项包括分别约束基因因子
W
和细胞因子
H
的两个正则项
。4.
如权利要求3所述的一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞
RNA
测序数据插补方法，其特征在于：所述基于鲁棒和非负矩阵分解的
scRNA
‑
seq
数据插补方法的目标函数如公式
(2)
：
subject to
：
W≥0
，
H≥0.
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
其中
K
G
是基因相似性矩阵，
K
C
是细胞相似性矩阵，
(g
，
c)
表示矩阵索引第
g
行第
c
列，
Xgc
是
X
矩阵的第
g
行
c
列元素，
Wgi
是
W
矩阵的第
g
行
i
列元素，
Hic
是
H
矩阵的第
i
行
c
列元素；是弗罗贝尼乌斯范数，
α
、
β
是控制对应正则项在目标函数中重要性的超参数，
k
是细胞和基因潜在特征的维度；
l
c
是
C
‑
loss
损失函数
。5.
如权利要求4所述的一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞
RNA
测序数据插补方法，其特征在于：
C
‑
loss
损失函数定义如下：
6.
如权利要求4所述的一种基于鲁棒非负矩阵分解的单细胞
RNA
测序数据插补方法，其特征在于：所述
W
和
H
分别由基因相似性矩阵
K
G
和细胞相似性矩阵
K
C
约束，所述
K
G
和
K
C
定义分别如下：
7.
如权利要求4所述的一种基于鲁...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱昱磬，邹权，刘利，丁漪杰，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院衢州，
类型：发明
国别省市：