本发明计算机科学和生物信息学领域，涉及一种单细胞测序数据处理方法，具体涉及一种基于机器学习和生物信息学的单细胞测序数据处理方法。
背景技术：
1、近年来，单细胞rna测序数据聚类技术蓬勃发展，成为生物医学研究的重要工具。通过对单个细胞的基因表达进行高通量测序和分析，科研人员能够更细致地了解细胞类型及其功能特性。seurat、scanpy等流行的软件包和方法为单细胞数据的预处理、降维、聚类和可视化提供了强大支持，促进了细胞组学研究的深入发展。这些技术的快速进步为生物学、医学以及其他相关领域的研究提供了全新的视角和机会，推动了单细胞rna测序技术在生命科学领域的广泛应用和进一步发展。
2、现有的单细胞rna测序数据聚类技术在处理过程中普遍面临着多种问题，这些问题不仅限制了数据分析的准确性和效率，也影响了数据的可靠性和可解释性。首先，单细胞rna测序数据中存在着各种类型的噪声，包括来自于实验操作、仪器误差以及生物样本本身的变异等因素所引起的噪声。这些噪声会影响数据的质量，降低聚类结果的准确性，增加了数据分析的难度。其次，针对大规模数据集的处理存在着欠缺。随着单细胞rna测序技术的发展，生成的数据规模不断增加，传统的数据处理方法可能面临计算资源不足、运行速度慢等问题，无法有效处理大规模数据，导致数据分析的效率低下。另一个问题是批次效应。由于实验条件、仪器差异等原因，同一组细胞样本在不同批次下可能会产生差异，这种批次效应会对数据产生影响，降低数据的一致性和可比性，使得聚类结果不稳定。此外，单细胞rna测序数据通常具有高度的稀疏性，即大部分基因在大多数细胞中表达水平较低。这种稀疏性使得数据分析和解释变得更加困难，需要更加复杂的算法和方法来处理，否则会影响到聚类结果的准确性和可靠性。类似问题的存在给单细胞rna测序数据的解读和应用带来了诸多挑战，限制了其在生物医学研究和临床应用中的进一步推广和应用。
3、为了处理这些问题给单细胞rna测序数据分析带来的影响，近年来，很多科研者做了许多努力。在christoph hafemeister等人的2019年论文《variance modeling andquality control for single-cell rna-seqdata》中，他们提出了一种细致的方法来解决单细胞rna-seq数据中的噪声问题。该方法首先利用负二项分布模型来对每个基因的表达数据进行方差建模，这一模型考虑了来自生物学变异和技术变异的噪声。通过这种方式，研究者能够更精确地估计基因的表达水平，并区分出生物学上的真实变化和测序过程中产生的技术噪声。接着，他们实施了一系列质量控制措施，包括检测异常值、排除潜在的偏差和校正批次效应，这些措施有助于清除数据中的异常点和不准确的表达估计，从而提高数据的整体质量。这种综合的方法不仅减少了噪声对数据分析的影响，而且增强了对单细胞数据中复杂生物学信号的识别和解释能力，为后续的生物学发现和假设生成提供了坚实的数据基础。在jiqiang wen等人于2020年发表的论文《combat: a comprehensive batchcorrection method for single-cell rna sequencing data》中，他们提出了combat，这是一种专门针对单细胞rna-seq数据中批次效应的校正方法。combat通过统计模型识别批次相关变异，并使用线性回归来估计和校正每个基因的批次效应，从而减少这些效应对数据分析的影响。combat通过迭代参数估计过程来优化校正效果。这一过程有助于提高数据整合和比较的准确性和一致性。具体来说，该方法首先识别出批次效应，并使用贝叶斯方法进行调整，从而减少非生物学变异的影响。这篇论文还比较了combat与其他批次效应校正方法（如harmony和sva）的效果，显示了combat在特定情况下的优越性。例如，当细胞类型已知时，combat的校正效果显著优于其他方法；即使在未知细胞类型的情况下，combat结合替代变量分析（sva）也能有效校正批次效应。在vladimir yu kiselev等人2017年发表的论文《sc3: consensus clustering of single-cell rna-seq data》中，他们提出了sc3（single-cell clustering using convolutional networks），这是一种基于深度学习的分析方法，专门设计来处理大规模单细胞转录组数据。sc3通过将数据转换为适合深度学习模型的格式，并利用卷积神经网络（cnns）自动提取数据特征，有效地识别细胞间的差异。该方法采用层次化聚类策略，从宏观到微观逐步细化细胞分类，同时考虑了算法的可扩展性，使其能够高效地处理从数千到数百万个细胞的数据集。sc3的端到端训练和正则化策略确保了聚类结果的准确性和鲁棒性，使得大规模单细胞数据的分析变得更加可行和精确。通过这种方法，研究者能够深入理解细胞的异质性和复杂的生物学过程，推动单细胞生物学研究的发展。在romain lopez等人2018年发表的论文《scvi:single-cell variationalinference and imputation for sparse gene expression data》中，他们提出了scvi，这是一种基于变分推断的方法，用于处理单细胞rna-seq数据中的稀疏性问题。scvi方法通过建立一个潜在因素模型来处理单细胞rna-seq数据的稀疏性，该模型假设每个细胞的基因表达受到多个不可见的生物学和技术因素影响。这些潜在因素被用来解释和填补数据中的缺失或零值表达。通过变分推断技术，scvi对这些潜在因素进行估计，并将其用于插补稀疏数据，从而提高对低丰度基因的检测和细胞状态的准确推断。该方法还包括一个迭代优化过程，通过不断调整潜在因素的估计来最小化插补数据与实际观测数据之间的差异。最终，scvi能够提供一个更完整和准确的单细胞基因表达谱，使得即使在数据稀疏的情况下，也能进行可靠的生物学解释和发现。
4、虽然上述方法在一定程度上解决了单细胞rna测序数据聚类技术面临的一些问题，但仍然存在着一些未解决的挑战，包括数据整合和一致性分析能力的不足、细胞聚类的准确性和稳定性的欠缺以及细胞聚类计算效率的不足。尽管科学家们已经取得了显著进展，但这些问题仍然限制了单细胞rna测序数据分析的深入和广泛应用。
技术实现思路
1、为了解决单细胞rna测序数据分析方法存在的上述问题，本发明提供了一种基于transformer模型预测的单细胞rna测序数据聚类方法。该方法利用多次pca+k-means生成聚类结果作为加权相似性元聚类的输入，通过整合多个聚类方案的相似度信息来获取初步的聚类结果。同时，在获取的聚类结果中，提取出在每个聚类中拥有前30%置信度的细胞及其聚类信息作为训练集引入transformer模型进行训练，并对数据进行进一步的学习和表示，从而捕获数据中的更高级特征和模式。本发明的方法不仅能够克服现有方法在数据整合和一致性分析、细胞聚类的准确性和稳定性以及细胞聚类计算效率方面存在的问题，而且能够提高单细胞rna测序数据分析的效率和准确性，准确识别和分类单细胞数据中的细胞类型，为细胞组学研究和生物医学应用提供更可靠的数据支持。
2、本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
3、一种基于transformer模型预测的单细胞rna测序数据聚类方法，包括如下步骤：
4、步骤1）获取单细胞rna测序数据：
5、从公共数据库获取公开的单细胞rna测序数据集；
6、步骤2）数据预处理：
7、步骤21）对于步骤1）获取到的单细胞rna测序数据，使用r包seurat中的sctransform函数对其进行预处理；
8、步骤22）将经过sctransform处理后的seurat对象中的标准化表达数据保存到新的csv文件中；
9、步骤3）基于pca和k-means的细胞簇类识别：
10、步骤31）从步骤2）预处理后的基因表达矩阵中加载数据；
11、步骤32）确定要进行降维的目标维度集合，针对每个维度值，依次对基因表达矩阵进行pca降维，将高维的基因表达数据转换为低维的特征空间；
12、步骤33）在降维的数据上分别应用k-means聚类算法，将细胞样本划分为预先定义k值的簇；
13、步骤34）将每个维度下得到的聚类结果整合；
14、步骤4）基于加权集成的元聚类方法处理：
15、步骤41）计算细胞权重：
16、步骤411）将每个维度下的聚类结果转换为共定位相似性矩阵；
17、步骤412）根据单细胞对之间的聚类结果一致性，将共定位相似性矩阵转换为权重矩阵，计算公式如下：
18、
19、这里为权重矩阵中第行和第列的元素，它表示第个细胞与第个细胞之间的权重；表示第个和第个单细胞的相似度，这个公式保证了当 趋近于 0或 1 时，权重最小；当 为 0.5 时，权重最大；
20、步骤42）计算加权簇间相似度：
21、步骤421）根据权重矩阵计算每个细胞的权重；
22、步骤422）计算加权簇间相似度：给定两个簇和，簇间相似度定义如下：
23、
24、其中，和是两个不同的聚类，代表在聚类结果中划分出来的两个不同组的单细胞集合；表示单个细胞的索引，遍历所有属于和的细胞；是第个细胞和第个细胞之间的同位权重，表示两个细胞之间的相似度；是细胞的总数，用于遍历所有细胞以计算同位权重的总和；是一个很小的正数，用于防止分母为零，确保公式的稳定性；
25、步骤43）基于加权簇间相似度矩阵进行聚类：
26、采用"ward.d"的层次聚类方法对得到的相似度矩阵进行聚类；
27、步骤44）通过投票方案确定最终结果：
28、根据步骤43）的聚类结果重组多个降维维度下的聚类结果，并通过投票方案确定每个细胞的所属簇类结果；
29、步骤5）计算投票置信度划分训练集：
30、步骤51）每个细胞根据在多次聚类中被分配到的簇，进行投票；
31、步骤52）根据每个簇类的得票数，得出每个细胞在各个簇类上的置信度，拥有最高置信度的簇类被指定为细胞的所属簇类；
32、步骤53）对每个簇类中的细胞对应的置信度进行排序，并将置信度较高的前30%的细胞提取出作为transformer模型的训练集；
33、步骤6）引入基于transformer模型的训练和预测：
34、步骤61）将每个簇中置信度较高的前30%的细胞以及每个簇类包含的所有细胞分别作为训练集和验证集；
35、步骤62）构建transformer模型，并使用训练集数据对构建的transformer模型进行训练；
36、步骤63）使用训练好的transformer模型对预处理过的基因表达矩阵进行处理，对每个细胞样本进行聚类标签的预测，同时，将预测结果保存为一个新的聚类标签结果，供后续的数据分析和应用使用。
37、相比于现有技术，本发明具有如下优点：
38、1、提高了细胞聚类的准确性和稳定性：采用本发明进行单细胞rna测序数据的处理和分析，能够充分考虑数据的复杂性和异质性，提高了细胞聚类的准确性和稳定性。与传统方法相比，本发明能够更好地捕捉细胞间的差异和相似性，为细胞类型识别和功能研究提供了可靠的基础。
39、2、降低了数据处理和分析的复杂度：本发明采用了一系列高效的数据处理和分析算法，能够自动化地完成数据预处理、降维、聚类和评估等步骤，大大降低了数据处理和分析的复杂度，节省了研究人员的时间和精力成本。
40、3、提高了细胞聚类的效率和速度：本发明在处理大规模单细胞rna测序数据时，能够实现高效、快速的细胞聚类分析。采用并行计算和优化算法，可以有效地提高数据处理和分析的效率和速度，满足大规模数据分析的需求。
41、4、增强了数据整合和一致性分析的能力：本发明具备数据整合和一致性分析的功能，能够有效地整合来自不同来源的单细胞数据，并保证数据的一致性和可比性。通过元聚类分析和权衡，可以更准确地得到细胞聚类结果，为多样化数据的处理和分析提供了有力支持。
42、5、本发明涵盖了数据预处理、降维、聚类分析以及机器学习模型应用等多个方面，为单细胞测序数据的处理和分析提供了一种全面而有效的解决方案。
1.一种基于transformer模型预测的单细胞rna测序数据聚类方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于transformer模型预测的单细胞rna测序数据聚类方法，其特征在于所述步骤41）的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于transformer模型预测的单细胞rna测序数据聚类方法，其特征在于所述步骤42）的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于transformer模型预测的单细胞rna测序数据聚类方法，其特征在于所述步骤43）中，采用"ward.d"的层次聚类方法对得到的相似度矩阵进行聚类。
5.根据权利要求1所述的基于transformer模型预测的单细胞rna测序数据聚类方法，其特征在于所述步骤44）中，根据步骤43）的聚类结果重组多个降维维度下的聚类结果，并通过投票方案确定每个细胞的所属簇类结果。
