DGI算法在乳腺癌空间转录组学分析上的应用

doi:10.13785/j.cnki.nmggydxxbzrkxb.2024.06.002

内蒙古工业大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (06) : 489 -494. DOI: 10.13785/j.cnki.nmggydxxbzrkxb.2024.06.002

尹娜, 赵雅楠, 尚文婧, 司志好, 冯振兴

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摘要

为了实现在单细胞水平上量化肿瘤空间异质性，选取10×Genomics平台上的乳腺癌空间转录组数据集为研究对象，使用深度图互信息（Deep graph infomax,DGI）模型对乳腺癌细胞进行聚类研究。结果显示，DGI算法展示出较好的聚类性能，调整兰德系数达到0.55，聚类结果接近人工注释分层且边界平滑，能够出色识别出乳腺癌标记基因和簇4与簇8之间的差异表达基因，富集结果表明这些基因与乳腺癌的发生发展有非常密切的关系。分析结果可能为乳腺癌患者找到作为临床诊断和治疗依据的标志物，对乳腺癌诊断和预后产生新的见解。