Genome Biol｜蒋庆华/许召春/王平平团队提出单细胞转录组测序数据挖掘新方法

主要观点总结

文章介绍了哈尔滨工业大学/哈尔滨医科大学蒋庆华、许召春、王平平教授团队在国际著名期刊Genome Biology上发表的研究论文，该论文提出了一种名为DcjComm的单细胞转录组测序数据挖掘新方法。该方法不仅可以进行数据降维和细胞聚类，还能精准推断细胞间通讯，为单细胞测序数据处理提供了强有力的工具。

关键观点总结

关键观点1: DcjComm方法的提出及其功能

哈尔滨工业大学/哈尔滨医科大学的蒋庆华、许召春、王平平教授团队提出了一种名为DcjComm的新方法，该方法具有数据降维、细胞聚类和细胞间通讯推断的功能。

关键观点2: DcjComm方法的创新点

DcjComm创新性地提出了一种联合学习策略，融合了单细胞数据降维与聚类过程，并构建了全面的通讯信号模型，提高了识别关键配体-受体对的准确性，深入解析了细胞内信号传导途径。

关键观点3: DcjComm方法的应用实例

将DcjComm方法应用于人类皮肤成纤维细胞和小鼠乳腺上皮细胞的单细胞转录组测序数据，揭示了不同细胞类型之间错综复杂的通讯模式，显示了其在解析细胞间复杂联系与通讯机制方面的独特优势。

关键观点4: DcjComm方法的优势和展望

DcjComm方法的优势在于其综合性和多功能性，为单细胞测序数据挖掘提供了新的研究工具，有望在发育、免疫、神经、肿瘤等多个研究领域发挥重要作用。

文章预览

随着单细胞转录组测序技术的发展，研究人员能够在单个细胞水平探索复杂的生物过程，尽管现有的计算方法在处理与挖掘单细胞测序数据方面取得了显著进展，但在数据降维、细胞聚类以及细胞间通信推断等方面的性能仍有巨大提升空间。 近日，哈尔滨工业大学/哈尔滨医科大学的 蒋庆华 、 许召春 、 王平平 教授团队在国际著名期刊 Genome Biology 上发表题为“Dimension reduction, cell clustering and cell-cell communication inference for single-cell transcriptomics with DcjComm”的研究论文， 提出了一种名为DcjComm的单细胞转录组测序数据挖掘新方法，不仅可以进行单细胞数据降维和细胞聚类，而且能够实现细胞间通讯的精准推断 ，与现有最先进的方法相比性能更佳，为单细胞测序数据处理与分析提供了强有力的工具。哈尔滨工业大学博士生 丁倩 、 杨文艺 、 薛广富 为该 ………………………………