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许多生物系统的周期性特征，常体现为基因表达模式的周期性变化。标准降维方法能够揭示这类变化，但无法将样本在周期中的位置与定义该周期的分子特征排序联系起来。我们提出 clrcycle：该方法首先应用中心化对数比变换，随后通过最大化第一傅里叶模式所捕获的方差来学习特征的循环排序，并将样本投影至相应的余弦和正弦坐标。由此得到的二维几何结构为每个样本赋予一个相位，以及一个用于衡量其在所学习的傅里叶圆上投影幅度的半径。在小鼠昼夜节律图谱中，clrcycle 恢复了已知的时间组织规律，并揭示了不同组织在节律时序上的差异。在经 FUCCI 标记的单细胞中，与常规二维嵌入相比，clrcycle 能以二维坐标更可靠地表示独立测量的细胞周期相位。在人类子宫内膜中，基于 250 个高变异基因学习得到的圆形坐标恢复了月经周期阶段的组织规律，并能够对未见过的子宫内膜活检样本进行分期。综上，这些结果表明，clrcycle 是一种强大的、显式采用圆形结构的降维技术，可用于量化生物周期中的高维周期性变化。
lpachter{at}caltech.edu
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摘要
许多生物系统具有周期性，这通常反映在基因表达的周期性模式中。标准降维方法可以揭示这类变化，但无法将样本在周期上的位置与定义该周期的分子特征排序联系起来。我们提出 clrcycle：该方法采用中心化对数比变换，通过最大化第一傅里叶模态所捕获的方差来学习循环特征排序，并将样本投影到相应的余弦和正弦坐标上。由此得到的二维几何结构为每个样本赋予一个相位，以及一个半径，用以衡量其在所学习的傅里叶圆上的投影幅度。在小鼠昼夜节律图谱中，clrcycle 重现了已知的时间组织规律，并揭示了不同组织在节律时序上的差异。在经 FUCCI 标记的单细胞数据中，与传统二维嵌入相比，clrcycle 能以更可靠的二维坐标表示独立测量的细胞周期相位。在人类子宫内膜数据中，基于 250 个高变异基因学习得到的圆形坐标能够重现月经周期阶段的组织规律，并可对未见过的子宫内膜活检样本进行分期。综上，这些结果表明，clrcycle 是一种强大的、显式呈现循环结构的降维技术，可用于量化生物周期中的高维变化。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
已声明的资助信息
美国国家人类基因组研究所
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本预印本的版权持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示本预印本的许可。
本预印本依据 CC-BY 4.0 国际许可协议公开。
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发布于2026年10月27日。
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循环组成数据的降维
Nikhila P
Swarna
，
Jawhara
Emhemed
，
Lior
Pachter
bioRxiv
2026.10.22.761053；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.22.761053
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Nikhila P
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2026.10.22.761053；
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https://doi.org/10.64898/2026.10.22.761053
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关键词：组成数据分析 · 降维 · 周期性基因表达 · 傅里叶分析 · 生物周期相位
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.22.761053v1?rss=1