【摘要】：隨著單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)的進(jìn)步,已經(jīng)有越來越多單細(xì)胞層面的轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)。借助這些單細(xì)胞數(shù)據(jù)我們可以深入了解細(xì)胞異質(zhì)性和細(xì)胞層面的潛在機(jī)制。但數(shù)據(jù)的復(fù)雜性給我們帶來眾多挑戰(zhàn)。對(duì)于細(xì)胞識(shí)別、聚類和功能發(fā)現(xiàn)可以通過特殊的轉(zhuǎn)錄信號(hào)在單分子層面得到很好的認(rèn)識(shí)。最常用的方法是根據(jù)基因表達(dá)水平,判斷同屬于一類型的細(xì)胞,此類研究基于一個(gè)生物學(xué)假設(shè)即:基因表達(dá)水平?jīng)Q定其功能蛋白的合成,相似的基因表達(dá)水平有可能合成相似的功能蛋白。由此可見,對(duì)單細(xì)胞數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類具有十分重要的醫(yī)學(xué)意義。目前針對(duì)單細(xì)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(luò)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(duì)低豐度基因進(jìn)行篩選。已有論文證實(shí)低豐度基因?qū)?huì)提高數(shù)據(jù)的維度,而且對(duì)聚類結(jié)果有一定的影響。論文具體針對(duì)snn-clique模型中qqaasi-clique的篩選具有忽略網(wǎng)絡(luò)整體連接性的問題。clusterone模型中可以通過引入對(duì)內(nèi)部邊和外部邊綜合考量的內(nèi)聚力(cohesiveness),從而避免對(duì)整體和局部節(jié)點(diǎn)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(diǎn)將snn鄰接圖和基于內(nèi)聚力引導(dǎo)的搜索聚類算法clusterone結(jié)合一起,提出snn-clusterone模型。他可以自動(dòng)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(luò)整體連接性的缺陷。通過模擬數(shù)據(jù)驗(yàn)證snn-clusterone具有高魯棒性,在模擬數(shù)據(jù)的結(jié)果上的聚類結(jié)果此模型優(yōu)于snn-clique,在真實(shí)數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)在基于多種距離情況下,snn-clusterone的結(jié)果在多種聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)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(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：C81
【圖文】：

１：預(yù)處理后的單細(xì)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(diǎn)之間是否存在連接權(quán)重，對(duì)存在權(quán)重的節(jié)點(diǎn)對(duì)計(jì)算權(quán)重大小，最終生成ＳＮＮ連接圖。逡逑定義ＫＮＮ邐計(jì)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(gè)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(jì)算ｘ；和％的是否有邊，當(dāng)且僅當(dāng)在：＾和％的中至少有一個(gè)共享的節(jié)點(diǎn)時(shí)，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(quán)重ｅｄｇｅ（；Ｔｉ，；Ｅｊ）的權(quán)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(xué)位論文逡逑ＭＡＳＴＥＲ’Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑兩個(gè)子圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)都相同，ｒ＊邋＝邋ｆ，邋Ａ：邋＝邋８，但是觀察兩個(gè)子圖，左圖中逡逑ｇｕａｓｉ－ｄｉｇｕｅ可以很好的刻畫復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的緊密性可是對(duì)于右圖，＾ｔａｓｉ－ｄｉｇｕｅ并不逡逑能很好的刻畫子圖的連接，在復(fù)雜網(wǎng)路中ｇｕａｓｉ－ｄｉｇｕｅ由于只考慮節(jié)點(diǎn)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(jié)構(gòu)，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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