Motivering: Encellig RNA-sekvensering (scRNA-seq) teknologi kan generera genom-breda uttrycksdata på singelcellsnivåerna. Ett viktigt mål i scRNA-seq analys är att klusterceller där varje kluster består av celler som tillhör samma celltyp baserat på genuttrycksmönster. Resultat: Vi introducerar en ny spektral klusterram som inför glesa strukturer på en målmatris. Specifikt använder vi flera dubbel stokastiska likhetsmatriser för att lära sig en likhetsmatris, som motiveras av observationen att varje likhetsmatris kan vara en annan informativ representation av data. Vi inför en gles struktur på målmatrisen följt av krympande parvisa skillnader i raderna i målmatrisen, motiverat av det faktum att målmatrisen bör ha dessa strukturer i idealfallet. Vi löser det föreslagna icke-konvexa problemet iterativt med ADMM algoritmen och visar konvergensen av algoritmen. Vi utvärderar prestandan hos den föreslagna klustermetoden på olika simulerade såväl som verkliga scRNA-seq-data, och visar att det kan identifiera kluster exakt och robust. Tillgänglighet och genomförande: Algoritmen implementeras i MATLAB. Källkoden kan laddas ner på https://github.com/ishspsy/project/tree/master/MPSSC.
Seyoung Park och Hongyu Zhaouse flera dubbel stokastisk likhet matriser för att lära sig en likhet som kallas MultiPle likhet Sparse Sparse Spectral Clustering algoritm (MPSSC) REF.
Spectral clustering based on learning similarity matrix
{'venue': None, 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}