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Nat. Commun.| 通过将异质数据集投射到一个共同的细胞嵌入空间进行在线单细胞数据整合

本文介绍由清华大学生命科学学院生物信息学教育部重点实验室、北京结构生物学高级创新中心和生物结构前沿研究中心、合成与系统生物学研究中心的Qiangfeng Cliff Zhang通讯发表在 Nature Communications 的研究成果:作者提出了SCALEX,一种深度学习方法,通过将细胞投射到一个批次不变的、共同的细胞嵌入空间,以真正的在线方式(即不需要重新训练模型)整合单细胞数据。SCALEX在不同模式的基准单细胞数据集(scRNA-seq,scATAC-seq)上的表现大大优于在线iNMF和其他最先进的非在线整合方法,特别是对于有部分重叠的数据集,在保留真正的生物差异的同时准确地对齐类似细胞群。作者通过构建人类、小鼠和COVID-19患者的可持续扩展的单细胞图谱来展示SCALEX的优势,每个图谱都由不同的数据源组装而成,并随着每个新数据的出现而不断增长。在线数据整合能力和卓越的性能使SCALEX特别适合于大规模的单细胞应用。

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