通过 scMAGCA 实现单细胞多组学中基因调控的可视化和模态感知映射

《Nature Communications》：Interpretable modality-aware mapping of gene regulation in single-cell multiomics with scMAGCA

　　

摘要

单细胞多组学技术能够分析单个细胞中的多种分子层面，但现有方法往往难以将转录组、蛋白质组和表观基因组的数据整合为一个易于理解的表示形式，同时保留细胞间的相互关系。在这里，我们提出了单细胞多组学对抗性图卷积自编码器（scMAGCA），该模型构建细胞图谱，并利用对抗性对齐算法学习可解释的共享嵌入特征，以捕捉细胞异质性和调控复杂性。在多个数据集的测试中，scMAGCA在模式对齐、聚类和批量校正方面的表现均优于现有方法。在阿尔茨海默病研究中，scMAGCA能够识别出单一模式分析无法发现的神经元亚型和调控程序；在肾癌研究中，它能够区分肿瘤特异性的上皮细胞和内皮细胞群体，并发现通过定量聚合酶链反应验证的生物标志物。这些结果表明，scMAGCA是一个可用于解析疾病状态下细胞复杂性的有效工具。