单细胞RNA-seq数据聚类：细胞类型鉴定与特征研究综述

“这篇论文是关于单细胞RNA测序数据聚类在细胞类型识别和特征鉴定中的应用的综述。文章作者来自香港城市大学计算机科学系，主要探讨了单细胞RNA-seq技术的进步如何促进高通量方式下的单细胞转录组学分析，以及无监督学习如数据聚类在识别和表征新细胞类型及基因表达模式中的核心作用。” 在过去的几年里，单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术取得了显著的进步，它允许我们在单细胞水平上以高通量的方式进行大规模转录组学分析。这种技术的发展极大地推动了生物学研究，特别是在理解细胞异质性和揭示细胞分化路径方面。无监督学习，尤其是数据聚类，已成为识别和表征新型细胞类型的关键工具。 在该研究中，作者详细回顾了现有的单细胞RNA-seq数据聚类方法，深入剖析了各种方法的优势和限制。这些方法通常包括基于距离、密度、层次结构以及模型驱动的方法。作者强调了在进行聚类分析前对scRNA-seq数据进行预处理的重要性，这包括质量控制（去除低质量读段和异常细胞）、标准化（消除不同样本间的测序深度差异）以及降维（减少数据复杂性，提取关键特征）等步骤。 此外，作者还对一些流行的scRNA-seq聚类方法进行了性能比较实验，这些方法可能包括Seurat、Scanpy、Cell Ranger等。实验通常通过模拟数据或真实scRNA-seq数据集来评估聚类的准确性和稳定性，考察它们在发现细胞群、维持细胞类型结构以及识别稀有细胞类型方面的表现。 通过对这些方法的评估，作者指出，选择适当的聚类方法取决于实验设计、数据质量和研究目标。例如，有些方法可能在处理大量细胞时表现出色，而其他方法则可能更适合识别小规模数据集中的复杂结构。此外，作者也提到了未来的研究方向，如开发更适应scRNA-seq数据特性的新型聚类算法，以及结合生物学先验知识进行有监督或半监督学习的策略。 这篇综述提供了关于如何利用scRNA-seq数据聚类进行细胞类型识别和特征鉴定的全面指南，对于生物信息学领域的研究人员和生物医学科学家来说，是一份重要的参考文献。通过理解并应用文中介绍的方法和技术，科学家们能够更好地解析复杂组织的细胞组成，进一步推动我们对生命系统理解的边界。