单细胞 RNA 测序新突破：scFTAT 精准注释细胞类型

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【字体：大中小】 时间：2025年02月26日 来源：BMC Bioinformatics 2.9

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　　为解决单细胞数据注释面临的高稀疏性和手动注释繁琐问题，研究人员开展基于 FFT 和增强 Transformer 的单细胞注释模型研究，提出 scFTAT 模型，该模型在多数据集上表现优异，对单细胞研究意义重大。

　　在生命科学的微观世界里，单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）技术就像一台精密的显微镜，让科学家们得以深入探究单个细胞的奥秘。它能够全面剖析细胞状态的变化，发现隐藏的细胞群体，为生命科学研究打开了全新的大门。然而，随着研究的不断深入，单细胞数据注释却成为了一个棘手的难题。

目前的单细胞数据注释方法，就像在迷雾中摸索前行。手动注释依赖于预先定义的标记基因，不仅在大规模数据面前耗费大量人力，还容易受到先验知识的限制，一旦遇到未知细胞类型，就如同陷入困境的船只，失去方向。而机器学习技术虽然带来了自动化的曙光，但高数据稀疏性和批次效应等问题，使得模型性能波动不定，难以稳定发挥作用。例如，大多数方法依赖的高可变基因（HVGs）在不同批次和数据集中差异较大，这就像沙滩上的城堡，根基不稳，导致模型难以准确注释细胞类型。

为了冲破这些阻碍，让单细胞研究能够顺利前行，研究人员踏上了探索的征程。此次研究由 [第一作者单位] 的科研团队主导，他们致力于攻克单细胞数据注释的难题，提出了一种全新的注释模型 ——scFTAT（Single - Cell Fast Fourier Transform and Transformer - based Annotation Model，整合快速傅里叶变换（FFT）和增强 Transformer 的单细胞注释模型）。这一模型的诞生，为单细胞研究带来了新的希望。相关研究成果发表于《BMC Bioinformatics》期刊。

在这场科研攻坚中，研究人员巧妙地运用了多种关键技术方法。他们利用来自人类和小鼠组织的单细胞 RNA 测序数据，这些数据如同珍贵的宝藏，为研究提供了丰富的素材。在数据处理上，采用线性判别分析（LDA）对数据进行预处理和降维，有效减少数据稀疏性，就像给杂乱的数据整理出清晰的脉络。同时，通过 FFT 编码和增强 Transformer 层进行特征学习和分类预测。增强 Transformer 层中，运用核函数近似、旋转位置编码等技术优化模型，使得模型在处理数据时更加高效、准确。

研究结果令人振奋，下面让我们一同深入了解 scFTAT 的卓越表现。

计算效率和消融实验：研究人员通过一系列精心设计的实验，对 scFTAT 进行了全面的评估。在消融实验中，以人类膀胱数据集为研究对象，对比了不同特征提取方法对 scFTAT 性能的影响。结果发现，LDA 在各项指标上表现出色，尤其在 F1、Precision 和 Recall 这三个指标上，远远超过其他方法，这表明 LDA 在处理小类数据时，能够稳定且高效地发挥作用。在计算效率方面，以小鼠膀胱数据集为样本，与传统 Transformer 方法对比，scFTAT 在不同网络层数下都展现出更高的计算效率，即便网络深度增加，这种优势依然显著。此外，通过对不同注意力头数量的研究，确定了五个注意力头为最佳选择。在消融实验中，随着更多模块的加入，scFTAT 在多个指标上都呈现出明显的提升趋势，在整合所有模块后，综合性能在多个数据集上达到最佳。
性能评估：为了全面评估 scFTAT 的性能，研究人员将其与多种先进的注释方法进行了激烈的 “较量”，包括 CIForm、CellPLM、Seurat、scDeepSort 以及 PCA - based Transformer。在多个典型的人类和小鼠 scRNA - seq 数据集上的测试结果显示，scFTAT 在各项指标上脱颖而出。在准确率（ACC）方面，scFTAT 始终保持在较高水平，远超 scDeepSort 和 Seurat - PCA 等方法。在马修斯相关系数（MCC）、F1 分数、Precision 和 Recall 等指标上，scFTAT 同样表现优异，在大多数数据集上优于其他对比方法，尤其在小类数据的细胞类型识别中展现出强大的实力。
实验分析：研究人员选取小鼠肾脏数据集进行降维和可视化实验，直观地展示了 scFTAT 的优势。与其他方法相比，scFTAT 和 PCA - Transformer 能够更清晰地区分不同类型的细胞群体，并且 scFTAT 的聚类分布更加紧凑。而 Seurat - PCA 和 scDeepSort 则表现较差，细胞分类较为分散，scDeepSort 只能区分有限的细胞类型，且存在大量重叠，Seurat - PCA 虽然能识别更多细胞类型，但相似细胞类型的分布过于分散，增加了分析的复杂性。

在研究结论和讨论部分，scFTAT 的优势得到了充分的肯定。它通过结构优化和技术改进，在多种单细胞数据集上展现出了卓越的细胞类型注释能力，为单细胞研究提供了更准确、高效的工具。然而，研究人员也清醒地认识到，scFTAT 仍有提升的空间。例如，改进后的 Transformer 模块使得学习过程的可解释性变差，数据预处理和降维方法可能导致原始数据特征的丢失，对单一数据类型的依赖也可能影响整体分类性能。针对这些问题，研究人员提出了未来的研究方向。可以将细胞间通讯知识融入模型结构，更好地反映生物学过程；开发更有效的预训练模型，捕捉原始数据的关键特征；整合多源单细胞数据，提升模型在多维数据环境中的性能。这些方向为单细胞研究的进一步发展指明了道路。

总的来说，scFTAT 的出现是单细胞研究领域的一次重大突破，它为解决单细胞数据注释难题提供了新的思路和方法。虽然目前还存在一些不足，但随着后续研究的不断深入，有望为生命科学研究带来更多的惊喜，推动单细胞研究迈向新的高度。

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