RGCN-BA：基于关系图卷积网络的单细胞RNA测序聚类与批次效应校正一体化模型

单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据分析面临细胞聚类与批次效应校正分离处理的瓶颈问题。上海交通大学等机构的研究团队开发了RGCN-BA模型，通过将批次信息编码为图边类型的关系图卷积网络(RGCN)结合全局校正层，实现了聚类精度(NMI 0.82)与批次混合效果(batch-ASW 0.91)的同步优化，为肿瘤微环境等复杂生物学研究提供了新工具。

　　

在生命科学领域，单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术犹如一台高倍显微镜，让科学家们得以观察每个细胞的基因表达图谱。这项革命性技术虽然揭示了前所未有的细胞异质性，却也带来了两大技术难题：如何准确区分细胞类型？如何处理不同实验批次间的技术偏差？传统方法如同"分步拆解乐高积木"——先校正批次效应再执行聚类，这种割裂的处理方式往往导致生物信息丢失或引入新偏差。正是这个"先有鸡还是先有蛋"的困境，激发了上海交通大学王月月团队在《Briefings in Bioinformatics》发表创新解决方案。

研究团队创造性地将关系图卷积网络(RGCN)与批次感知机制结合，开发出RGCN-BA模型。该模型的核心突破在于将实验批次信息转化为图结构中的不同边类型，就像为不同批次的细胞搭建专属沟通桥梁。通过2层RGCN架构（隐藏层512维）提取特征后，采用可学习的批次特异性缩放参数α_b和平移参数β_b进行全局对齐，最后通过线性解码器保障生物信息完整性。这种"三位一体"的设计在Human_PBMC等10个数据集测试中，NMI和ARI指标分别超越基准方法15.3%和18.7%。

关键技术路线包含四大支柱：(1)基于Scanpy的质量控制与2000个高变基因筛选；(2)将批次信息编码为完全子图的边类型；(3)RGCN层通过公式h_i^l+1=σ(∑_r∈R∑_j∈Ni^rW_r^lh_j^l)实现批次感知的消息传递；(4)联合优化重构损失L_recon=1/N∑||x_i-x?_i||₂²。特别值得注意的是，团队从宁波大学附属李惠利医院的喉癌/下咽癌临床样本（16例患者，45,114个细胞）获取了宝贵的验证数据。

在模型架构验证部分，2层RGCN网络展现出最佳性能（总评分0.89），过深的网络会导致过平滑问题。512维的隐藏层在计算效率与性能间取得平衡，而编码维度实验表明，512维特征空间能最佳保留细胞类型差异（NMI 0.84）同时消除批次效应（batch-ASW 0.92）。引人注目的是，在Human_Pancreas数据集上，批次校正模块使聚类准确率提升23.6%，证实其对复杂批次效应的调节能力。

应用实践部分展现了双重价值：在Baron胰腺数据集上，模型清晰分离α/β细胞簇（ARI 0.91）；在临床样本分析中，成功解析出肿瘤微环境中T细胞（占比41.2%）、上皮细胞（19.8%）等10类细胞群体。通过CellChat分析发现CD45信号通路中巨噬细胞作为关键信号枢纽（交互强度7.83），而Tenascin通路显示上皮细胞与成纤维细胞的强协同作用。

这项研究的里程碑意义在于：首次实现scRNA-seq聚类与批次校正的端到端联合优化，其创新性的"边类型编码"策略为多组学整合提供了新范式。正如讨论部分指出，当前全连接架构对超大规模数据集（>10⁵细胞）的计算效率仍需优化，未来融合ATAC-seq等多组学数据将进一步提升模型生物学解释力。该成果不仅为肿瘤异质性研究提供了新工具，其关系图学习的通用框架更可拓展至器官发育、免疫微环境等前沿领域。