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TransCluster: A Cell-Type Identification Method for single-cell RNA-Seq data using deep learning based on transformer

计算机科学 人工智能 聚类分析 RNA序列 仿形(计算机编程) 注释 电池类型 数据挖掘 稳健性(进化) 模式识别(心理学) 转录组 细胞 生物 基因 基因表达 操作系统 生物化学 遗传学
作者
Tao Song,Huanhuan Dai,Shuang Wang,Wang Gan,Xudong Zhang,Ying Zhang,Linfang Jiao
出处
期刊:Frontiers in Genetics [Frontiers Media]
卷期号:13
标识
DOI:10.3389/fgene.2022.1038919
摘要

Recent advances in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) have accelerated the development of techniques to classify thousands of cells through transcriptome profiling. As more and more scRNA-seq data become available, supervised cell type classification methods using externally well-annotated source data become more popular than unsupervised clustering algorithms. However, accurate cellular annotation of single cell transcription data remains a significant challenge. Here, we propose a hybrid network structure called TransCluster, which uses linear discriminant analysis and a modified Transformer to enhance feature learning. It is a cell-type identification tool for single-cell transcriptomic maps. It shows high accuracy and robustness in many cell data sets of different human tissues. It is superior to other known methods in external test data set. To our knowledge, TransCluster is the first attempt to use Transformer for annotating cell types of scRNA-seq, which greatly improves the accuracy of cell-type identification.
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