基于对比学习与多重图融合的单细胞RNA测序数据聚类新方法scRECL

这篇综述提出了一种创新的单细胞RNA测序（scRNA-seq）聚类方法scRECL，通过整合对比学习（contrastive learning）与多重图（multiplex graph）融合技术，有效解决了传统方法对参数k敏感的痛点。该方法采用孪生神经网络（Siamese neural network）获取低维嵌入，通过代表性细胞筛选和谱系集成聚类（spectral ensemble clustering）显著提升了细胞异质性分析的准确性，在八个真实数据集上验证了其优越性（ARI/NMI指标全面领先）。

　　

单细胞RNA测序数据的创新聚类范式

方法学突破
该研究针对scRNA-seq数据高维度、高噪声的特性，开发了scRECL框架。其核心创新在于将对比学习与集成聚类有机结合：首先通过k-近邻（k-NN）划分生成多样化的基聚类结果，构建多重图结构；随后采用流形排序算法（manifold ranking）识别各簇中具有代表性的细胞，这些细胞在后续对比学习中作为锚点，显著提升了特征嵌入的质量。

技术亮点

1. 动态k值策略：通过比例缩放（k ∝ N）自适应调整邻域参数，避免固定k值导致的聚类偏差
2. 三重损失函数：设计新型损失函数Loss(θ)=[∑d_i,j-min(d_i,k,d_j,k)]₊，有效保留细胞间拓扑关系
3. 多重图传播：将10个基聚类结果编码为N×C维矩阵（式7），通过DG^-1/2SDG^-1/2矩阵运算（式11）实现跨层信息融合

性能验证
在Goolam等8个数据集上的测试显示：

• 平均ARI提升12.7%（最高达1.000 vs 基线0.873）
• 在Baronh数据集实现91.4%的NMI，较传统方法提高15%
• t-SNE可视化显示更清晰的簇间分离（图4-11）

生物学意义
该方法突破了传统聚类在以下方面的局限：

1. 通过代表性细胞筛选（top-25%纯度达96.2%，表8）增强了对稀有细胞亚群的识别
2. 集成策略有效缓解了单细胞数据中的批次效应
3. 为发育轨迹分析提供了更可靠的初始聚类

应用前景
研究者已开源代码（GitHub/Zenodo），其模块化设计支持以下扩展：

• 可整合表观基因组等多组学数据
• 适用于COVID-19 PBMCs等疾病数据集（引用文献21）
• 计算复杂度O(N³)在GPU加速下可处理万级细胞（表9）

该工作为单细胞数据分析提供了新的方法论框架，其"对比学习-代表筛选-集成优化"的三阶段范式（图2）对多模态生物数据整合具有启发意义。未来可进一步探索在空间转录组等新兴领域的应用。