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A comprehensive survey of dimensionality reduction and clustering methods for single-cell and spatial transcriptomics data

聚类分析 转录组 降维 生物 鉴定(生物学) 计算生物学 空间分析 可视化 计算机科学 数据挖掘 人工智能 遗传学 基因 基因表达 植物 遥感 地质学
作者
Yidi Sun,Lingling Kong,Jiayi Huang,Hongyan Deng,Xinling Bian,Xingfeng Li,Feifei Cui,Lijun Dou,Chen Cao,Quan Zou,Zilong Zhang
出处
期刊:Briefings in Functional Genomics [Oxford University Press]
被引量:3
标识
DOI:10.1093/bfgp/elae023
摘要

In recent years, the application of single-cell transcriptomics and spatial transcriptomics analysis techniques has become increasingly widespread. Whether dealing with single-cell transcriptomic or spatial transcriptomic data, dimensionality reduction and clustering are indispensable. Both single-cell and spatial transcriptomic data are often high-dimensional, making the analysis and visualization of such data challenging. Through dimensionality reduction, it becomes possible to visualize the data in a lower-dimensional space, allowing for the observation of relationships and differences between cell subpopulations. Clustering enables the grouping of similar cells into the same cluster, aiding in the identification of distinct cell subpopulations and revealing cellular diversity, providing guidance for downstream analyses. In this review, we systematically summarized the most widely recognized algorithms employed for the dimensionality reduction and clustering analysis of single-cell transcriptomic and spatial transcriptomic data. This endeavor provides valuable insights and ideas that can contribute to the development of novel tools in this rapidly evolving field.
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