迹群Lasso子空间聚类在单细胞RNA序列分析中的应用

"这篇计算机研究论文探讨了基于迹群Lasso的子空间聚类方法及其在单细胞RNA序列分析中的应用。研究旨在解决传统聚类算法在处理大规模高维生物数据时的局限性，通过引入Lasso方法提高聚类的准确性和可解释性。文章提出了迹群Lasso(TGL)技术，实现变量水平、预设组和自动组稀疏性的降维，并在UCI数据集上的分类任务中验证了其优越性能。接着，作者提出TGLSC算法，结合样本和特征双层面的线性表达，用于协同进行样本和特征子空间下的聚类，通过人脸识别和运动分割数据集的实验展示了算法的优秀表现。最后，研究应用TGLSC于小鼠体感皮层和海马CA1区域的单细胞RNA序列，揭示了相关的生物信息和规律。关键词包括子空间聚类、低秩表示、迹群Lasso、生物信息挖掘和单细胞RNA。" 在这篇研究中，作者首先强调了在生物信息学，尤其是单细胞RNA序列分析中，有效的聚类方法的重要性。传统的聚类算法，如划分、层次、基于密度、基于模型和基于网格的方法，在处理复杂的高维生物数据时往往表现不佳。因此，子空间聚类因其对大规模高维数据的适应性、抗噪声能力和可扩展性而受到关注。然而，直接应用子空间聚类在生物数据上可能存在解释性差和聚类效果不足的问题。 为了解决这些问题，论文提出了迹群Lasso(TGL)技术，这是一种结合了迹Lasso和群Lasso的降维方法，旨在同时实现变量级别的稀疏性、预设组稀疏性和自动组稀疏性。通过这种方法，研究者能够在降低数据维度的同时保持关键信息，提高了在UCI分类数据集上的分类准确性和基因选择能力。 进一步，论文介绍了一种基于TGL的子空间聚类算法(TGLSC)，它利用样本和特征的双层面线性表达，允许聚类在样本和特征的子空间中协同进行。在人脸识别和运动分割数据集上的实验表明，TGLSC在准确性和稳定性方面优于其他五种子空间聚类算法。 最后，作者将TGLSC应用到小鼠的体感皮层和海马CA1区域的单细胞RNA序列数据中，利用交替方向乘子法(ADMM)分布式求解目标函数，揭示了这些区域内的生物学信息和规律。这项工作为单细胞RNA序列分析提供了新的工具，有望为药物研发和疾病治疗提供更深入的理解。