一种基于双向自编码器的scRNA-seq缺失数据预测方法

本发明公开一种基于双向自编码器的scRNA‑seq缺失数据预测方法，包括步骤：1.获取scRNA‑seq数据矩阵。2.归一化scRNA‑seq矩阵。3.使用行自编码器和列自编码器分别学习细胞与细胞和基因与基因之间的相似性特征，利用学习到的特征分别对数据进行重构。4.引入交叉点损失函数对两个自编码器重构数据的交叉点进行约束，通过共享权重实现细胞与细胞和基因与基因之间的信息共享。5.利用行自编码器和列自编码器学习到的特征分别对scRNA‑seq数据进行预测，并取二者的均值作为最终的预测值。同时，识别原始scRNA‑seq数据中的非零值，将其视为真实表达值，并只对零值进行填充。本发明能够很好地恢复缺失值，促进细胞亚群的聚类，完善标记基因的鉴定，并有助于细胞发育轨迹的推断。