蛋白质组学与生物信息学杂志
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BaySiCle：利用局部效应插补单细胞 RNA 测序数据的贝叶斯推理联合 K 最近邻方法

Abhishek Narain Singh*、Krishan Pal

我们从实验中获得的单细胞数据存在明显的技术变异性和大量缺失的观察结果。除此之外，显然每批实验都对该批次中的每个细胞都有批次影响。考虑到给定批次中的所有细胞都属于同一组织，可以利用这种批次效应来处理插补。在这里，我们介绍“BaySiCle”，一种新颖的基于贝叶斯推理的方法，与 k 最近邻算法相结合，用于 scRNA-seq 计数中缺失数据的插补。先验是根据同一批次的所有单个细胞的跨细胞表达值找出的。原位杂交测量。通过不仅使用实验设置批次中的数据集结构获得的先验，还使用同一组细胞中的数据集结构获得的先验，BaySiCle 提高了插补的准确性，使其更接近其类似的替代方案。