大规模单细胞转录组数据高效聚类方法

摘要

本发明公开了一种大规模单细胞转录组数据高效聚类方法，主要解决现有大规模聚类方法运行时间长，效率低，甚至不能正常运行的问题。其方案为：对大规模单细胞转录组数据的基因特征进行筛选，筛选出高表达的基因，初步降低细胞维度；对细胞进行密度抽样，使抽样出的一组新样本尽可能的包含更完整的细胞类型；对抽样出的新样本进行共享最近邻SNN构图图并使用Louvain算法对共享最近邻SNN图进行聚类，获得新样本中细胞的细胞类型；对于剩下的未参与聚类的细胞，分别在已知标签的细胞中查找近似k近邻，k近邻中最多的那一类细胞的类型，即为未参与聚类的细胞类型。本发明运行时间短，效率高，可用于大规模细胞类型识别，细胞轨迹推理。