Secuer：用于单细胞 RNA-seq 数据的超快、可扩展且准确的聚类工具
定量方法
2023-01-11 v2 基因组学
摘要
识别细胞簇是单细胞转录组学研究的关键步骤。尽管近期开发了众多聚类工具，scRNA-seq 数据量的快速增长呼唤计算上更高效的聚类方法。在此，我们介绍 Secuer，一种面向 scRNA-seq 数据的可扩展高效谱聚类（Scalable and Efficient speCtral clUstERing）算法。通过采用基于锚点的二部图表示算法，Secuer 在运行时间与内存占用上降低数个数量级，尤其适用于刻画超百万乃至千万级细胞的超大数据集。同时，在中小规模基准数据集上，Secuer 的准确率优于或媲美竞争方法。此外，我们展示 Secuer 亦可作新共识聚类方法 Secuer-consensus 的构建模块，后者再次大幅提升了前沿共识聚类方法的速度与可扩展性，且保持准确率。总体而言，Secuer 是一个适用于小规模至超大规模单细胞聚类任务的多功能、准确且可扩展的聚类框架。
引用
@article{arxiv.2205.12432,
title = {Secuer: ultrafast, scalable and accurate clustering of single-cell RNA-seq data},
author = {Nana Wei and Yating Nie and Lin Liu and Xiaoqi Zheng and Hua-Jun Wu4},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.12432},
year = {2023}
}