scI2CL: Effectively Integrating Single-cell Multi-omics by Intra- and Inter-omics Contrastive Learning
Wuchao Liu, Han Peng, Wengen Li, Yichao Zhang, Jihong Guan and Shuigeng Zhou
单细胞多组学数据包含细胞状态的巨大信息,分析这些数据可以揭示细胞异质性、疾病和生物过程的宝贵见解。 然而,由于细胞分化和发育是一个持续和动态的过程,因此对基于单细胞多组学数据的计算建模和推断细胞相互作用模式仍然具有挑战性。 本文介绍了基于组学内部和组学间对比学习的新型单细胞多组学融合框架s scI2CL,用于从各种下游任务的互补多组学数据中学习全面和歧视性的细胞表征。 对四个下游任务进行的广泛实验验证了 scI2CL 的有效性及其优于现有同行的优势。 在细胞聚类中,scI2CL在四个广泛使用的真实世界数据集上超越了8种最先进的方法。 在细胞亚型中,scI2CL有效地区分了三种潜在的单核细胞亚群,这些亚群不是通过现有方法发现的。 同时,scI2CL是唯一正确构建细胞发育轨迹的方法,从造血干细胞和祖细胞到记忆B细胞。 此外,scI2CL解决了CD4 + T细胞的两个亚群之间的细胞类型错误分类,而现有方法未能精确区分混合细胞。 总之,scI2CL可以准确地表征细胞之间的交叉组学关系,从而有效地融合多组学数据,并学习判别细胞表征,以支持各种下游分析任务。
Single-cell multi-omics data contain huge information of cellular states, and analyzing these data can reveal valuable insights into cellular heterogeneity, diseases, and biological processes. However, as cell differentiation & development is a continuous and dynamic process, it remains challenging to computationally model and infer cell interaction patterns based on single-cell multi-omics data. This paper presents scI2CL, a new single-cell multi-omics fusion framework based on intra- and inter...