scaLR：一种低资源深度神经网络平台，助力单细胞分析与生物标志物发现

推荐 为解决大规模单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析中的计算资源瓶颈问题，研究人员开发了scaLR平台。该平台利用低资源深度神经网络技术，实现了高效的数据处理、特征提取和模型训练。研究结果表明，scaLR在细胞类型注释和生物标志物发现方面表现出色，显著降低了计算成本和时间，为单细胞组学研究提供了强有力的工具。

　　

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的迅猛发展为生物学和医学研究带来了革命性的变化。然而，如何从海量的单细胞数据中准确注释细胞类型并发现相关的生物标志物仍然是一个巨大的挑战。传统的基于标记基因的方法依赖于研究人员的先验知识，容易引入偏差和不准确性。此外，许多细胞类型并非由单一标记基因定义，而是由多个基因的组合决定，这使得基于标记基因的方法在处理复杂数据时显得力不从心。近年来，深度神经网络（DNN）模型的引入为提高细胞类型注释的准确性和可扩展性提供了新的途径。然而，现有的DNN工具在处理大规模数据集时需要大量的计算资源，尤其是当数据集包含超过100万个单细胞样本时，计算资源的限制成为了一个主要瓶颈。

为了解决这些问题，来自印度Infocusp Innovations的研究人员开发了scaLR平台。scaLR是一个基于低资源深度神经网络的Python平台，旨在高效处理大规模单细胞数据集。该平台通过将数据分割成可管理的批次，并在多个中央处理器（CPU）上运行DNN模型，从而显著降低了内存消耗和计算时间。scaLR不仅能够在资源受限的环境中运行，还能提供与其他Python框架相媲美的预测准确性。

研究人员在多个scRNA-seq数据集上对scaLR进行了性能评估，包括PBMCs-bacterial sepsis（PBMCs-BS）、PBMCs-normal、PBMCs-COVID-19-flu（PBMCs-C19-F）等数据集。结果显示，scaLR在使用所有基因作为特征时，其预测准确性与其他现有框架（如scVI-tools、SingleCellNet、CellTypist等）相当，但在内存消耗和执行时间方面表现更优。特别是在使用scaLR提取的前3500个特征进行分类时，其运行时间和内存使用均优于其他管道。

为了进一步评估scaLR的性能和鲁棒性，研究人员在包含超过1150万个细胞的大样本数据集上进行了测试。这些数据集涵盖了不同的生物条件和平台，结果表明scaLR能够有效管理批次效应，并在不同数据集上保持一致的性能。此外，scaLR还展示了其在疾病相关生物标志物发现方面的潜力。通过对人类大脑皮层数据集的分析，scaLR成功识别出与阿尔茨海默病相关的生物标志物，如铁蛋白重链1和Semaphorin-3C等。

scaLR的一个重要特点是其多样化的功能模块。数据预处理模块能够处理大规模样本数据集，并将其分割为训练、验证和测试子集。特征提取模块通过单层或多层DNN模型识别每个子集中的类特定top-K特征。模型训练模块使用这些top-K特征来训练最终的DNN模型，并通过ROC和AUC曲线评估模型的分类准确性。下游分析模块则提供了基因召回曲线、热图和差异基因表达（DGE）分析等功能，帮助研究人员深入理解细胞类型和疾病机制。

在方法上，scaLR采用了独特的特征提取算法，通过迭代训练和特征重要性评估，最终选择top-K特征进行模型训练。该算法确保了特征选择的高效性和准确性，从而提高了模型的整体性能。此外，scaLR还支持多CPU并行处理，进一步提升了计算效率。

研究结果表明，scaLR在细胞类型注释和生物标志物发现方面具有显著优势。其能够在资源受限的环境中高效运行，并提供与其他高级框架相媲美的准确性。此外，scaLR还展示了其在处理大规模数据集时的鲁棒性和可扩展性，为未来的单细胞组学研究提供了强有力的工具。

总之，scaLR平台的开发为单细胞RNA测序数据的分析提供了一种高效、低资源的解决方案。其不仅在细胞类型注释和生物标志物发现方面表现出色，还能在处理大规模数据集时保持稳定的性能。这一研究成果为单细胞组学研究开辟了新的可能性，并有望在个性化医学和靶向治疗领域发挥重要作用。