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    Nat. Commun. | scGNN,一种新型的用于单细胞RNA测序分析的图神经网络框架

    今天给大家介绍密苏里大学许东教授和俄亥俄州立大学马勤教授的团队发表在Nature Communications上的一篇文章 “scGNN is a novel graph neural network framework for single-cell RNA-Seq analyses”。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 被广泛应用于揭示组织、生物和复杂疾病的异质性和动力学,但其分析仍面临多个重大挑战,包括测序的稀疏性和基因表达的复杂差异模式。本文提出了scGNN (单细胞图神经网络),为scRNA-seq分析提供了一个无假设的深度学习框架。这个框架用图神经网络来表达和聚集细胞间的关系,并使用左截断的混合高斯模型来建模异质基因表达模式。scGNN集成了三种迭代多模态自动编码器,其在四个scRNA-seq基准数据集上的基因插补和细胞聚类性能优于现有工具。在一项阿尔茨海默症研究中,从死后脑组织中提取13214个单核,scGNN成功地阐明了疾病相关的神经发育和差异机制。scGNN为基因表达和细胞间关系的有效表达提供了帮助。它也是一个强大的可以应用于一般的scRNA-Seq分析的框架。

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