换一批基于结构感知多头注意力与结构熵约束的配对单细胞多组学整合方法
A Paired Single-cell Multi-omics Integration Method Based on Structure-aware Multi-head Attention and Structural Entropy Regularization
摘要多模态单细胞测序技术使得在单细胞尺度下联合获取多种分子层信息成为可能,但在配对单细胞多组学数据整合中,高噪声、强稀疏性及模态异质性往往削弱细胞间真实结构关系,从而影响潜在表示的稳定性与跨模态一致性.针对上述问题,本文提出一种融合多头结构注意力与结构熵约束的配对单细胞多组学整合方法(single-cell structure-aware cross-modality integration,scSACM),旨在通过显式建模细胞关系结构及其不确定性,获得更加稳健的跨组学表示.该方法首先基于结构感知的多头注意力机制构建细胞间关系结构,并在多组学特征融合过程中传播一致的结构信息,以增强共享表示的结构稳定性;进一步引入结构熵约束的跨模态对比优化机制,利用细胞结构不确定性对跨模态对齐过程进行约束,有效避免结构相近细胞被错误分离,从而缓解模态差异带来的对齐偏移.实验结果表明,scSACM 在 9 个配对单细胞多组学数据集上显著提升了聚类性能,验证了其在复杂多组学数据整合中的有效性.
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关键词
单细胞多组学多头注意力结构感知对比学习Single-cell multi-omicsMulti-head attentionStructure-awareContrastive learning
栏目名称
DOI
10.13417/j.gab.045.000754
发布时间
2026-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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