【摘要】：在單細胞RNA測序技術還未興起之前,大家熟知并利用的是bulk RNA測序技術,即計算基因在所有細胞中表達的平均值。但這樣的數(shù)據(jù)缺失了基因在不同細胞上表達的異質(zhì)性。后來隨著科技的發(fā)展,單細胞RNA測序技術被提出。單細胞RNA測序技術能夠在單細胞水平上對整個轉(zhuǎn)錄組進行分析,在許多生物學和醫(yī)學應用中具有巨大的前景。盡管單細胞RNA測序技術給未來單細胞數(shù)據(jù)分析提供了很好的技術支持,但因為技術問題,單細胞數(shù)據(jù)中一些低表達值或中表達值可能會無法完全觀測到,導致其表達值為0或有某種程度的減少,我們稱其為dropout效應。再加上單細胞數(shù)據(jù)的稀疏特性,測序數(shù)據(jù)中的高比例0值影響了后續(xù)分析,所以對單細胞數(shù)據(jù)進行填充就成了在進行后續(xù)分析之前的一個重要步驟。本文提出雙線性回歸的填充技術,首先構(gòu)造具有先驗信息的相似矩陣,為接下來的雙回歸系數(shù)篩選子集,然后通過迭代進行行和列的加入稀疏懲罰的線性回歸進行估計,將達到收斂條件的估計值作為最終填充值。后續(xù)數(shù)據(jù)分析表明,scBiLR能夠準確恢復dropout影響下的缺失值,有助于改進后續(xù)分析,比如差異表達分析和聚類分析。
【圖文】：

Ａ邐Ｘ逡逑圖３．１雙線性回歸圖示逡逑若僅僅只對單細胞測序數(shù)據(jù)進行細胞層面的回歸或基因?qū)用娴幕貧w，即逡逑每一個細胞都作為被解釋變量由其他細胞進行回歸運算或每一個基因都作逡逑為被解釋變量由其他基因進行回歸運算，，目標函數(shù)應該如下：逡逑－＝＝

差異基因同前150個標準差異基因的交集個數(shù)T叩250
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：C81

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本文編號：2708435