Clustering single-cell multi-omics data via graph regularized multi-view ensemble learning

聚类分析 计算机科学 数据挖掘 组学 杠杆(统计) 图形 高维数据聚类 计算生物学 机器学习 生物信息学 生物 理论计算机科学
作者
F. Z. Chen,Guanhua Zou,Yongxian Wu,Le Ou-Yang
出处
期刊:Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:40 (4)
标识
DOI:10.1093/bioinformatics/btae169
摘要

Abstract Motivation Single-cell clustering plays a crucial role in distinguishing between cell types, facilitating the analysis of cell heterogeneity mechanisms. While many existing clustering methods rely solely on gene expression data obtained from single-cell RNA sequencing techniques to identify cell clusters, the information contained in mono-omic data is often limited, leading to suboptimal clustering performance. The emergence of single-cell multi-omics sequencing technologies enables the integration of multiple omics data for identifying cell clusters, but how to integrate different omics data effectively remains challenging. In addition, designing a clustering method that performs well across various types of multi-omics data poses a persistent challenge due to the data’s inherent characteristics. Results In this paper, we propose a graph-regularized multi-view ensemble clustering (GRMEC-SC) model for single-cell clustering. Our proposed approach can adaptively integrate multiple omics data and leverage insights from multiple base clustering results. We extensively evaluate our method on five multi-omics datasets through a series of rigorous experiments. The results of these experiments demonstrate that our GRMEC-SC model achieves competitive performance across diverse multi-omics datasets with varying characteristics. Availability and implementation Implementation of GRMEC-SC, along with examples, can be found on the GitHub repository: https://github.com/polarisChen/GRMEC-SC.
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