无细胞类型的转录组学多样性

单细胞与空间转录组学中的下游分析高度依赖于一系列上游建模选择。这些选择缺乏规范统一性，从而给可重复性带来了挑战。尤其是，细胞异质性与多样性的度量并不只反映生物学变异，还会对参数设定敏感。因此，亟需一种对建模选择（如聚类分辨率）具有稳健性的多样性度量方法，以提高结果的可重复性与可解释性。 在此，我们提出了 scDIV，这是一种受生态科学中数学思想启发、对相似性感知的细胞多样性度量方法。该方法对基于图的聚类参数具有稳健性，即使在不存在细胞类型簇的情况下也仍然适用。我们使用 scDIV 在单细胞和空间小鼠发育数据集中定量追踪组织分化进程，并评估不同的工程化干细胞胚胎模型。与用于量化生物多样性的传统基于熵的方法（如 Hill 数）不同，scDIV 在聚类分析中仍保持稳健。

单细胞与空间转录组学中的下游分析高度依赖于一系列上游建模选择。这些选择缺乏规范统一性，从而给可重复性带来了挑战。特别是，细胞异质性和多样性的度量并不只是反映生物学变异，还会对参数设定敏感。因此，为提高可重复性和可解释性，亟需一种对建模选择（如聚类分辨率）具有稳健性的多样性度量方法。在此，我们提出了 scDIV，这是一种受生态科学中数学思想启发、对相似性敏感的细胞多样性度量方法。该方法对基于图的聚类参数具有稳健性，即使在不存在细胞类型簇的情况下仍然适用。我们利用 scDIV 对单细胞和空间小鼠发育数据集中组织分化的进程进行定量追踪，并评估不同的基于工程化干细胞的胚胎模型。与用于量化生物多样性的传统基于熵的方法（如 Hill 数）不同，scDIV 对聚类保持稳健。

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🏷️ 单细胞转录组学 空间转录组学 细胞多样性 聚类稳健性 相似性感知度量 scDIV