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人类细胞图谱（HCA）是一项全球性科学计划，旨在通过单细胞技术绘制人体所有细胞类型的综合参考图谱，从分子层面揭示健康与疾病的细胞基础。例如，在人类乳腺细胞图谱（HBCA）中，结合单细胞测序与空间蛋白组技术（PhenoCycler），解析了乳腺组织的细胞邻域和功能亚群。绘制了75种细胞状态，首次详细解析心脏传导系统细胞的分子特征及与神经胶质细胞的空间关系，为心律失常治疗提供新靶点。：结合单细胞测序与空间定位技术，揭示细胞间的物理接触与信号传递（如心脏传导系统细胞与神经胶质细胞的相互作用）。

单细胞RNA测序（scRNA-seq）的出现彻底改变了单细胞水平的基因表达研究，使得能够研究细胞异质性并识别稀有细胞群体。深度聚类对于分析scRNA-seq数据集至关重要，它通过将细胞划分为子群体。然而，基因表达中的固有稀疏性和变异性对聚类准确性提出了挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新的无监督深度聚类方法——单细胞组合图注意力聚类（scCAT）。该方法设计了一个双分支联合降维（JDR）模块来学习基因表达。该策略在捕捉复杂的非线性关系的同时，保留了关键的方差，有效应对了单细胞数据的高维挑战。

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的快速发展催生了多种单细胞聚类方法。这些方法结合统计学和生物信息学，揭示细胞间基因表达的差异及细胞类型的多样性。然而，由于scRNA-seq数据具有高维度、稀疏性和噪声等特点，对单细胞数据的深入探索仍然面临诸多挑战。区分性属性信息往往难以被充分利用，而传统聚类方法可能无法准确捕捉细胞类型的多样性。因此，本文提出了一种基于子空间特征置信度学习的scRNA-seq深度聚类方法（scSFCL）。

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术为解析不同生物系统中的细胞异质性提供了独特视角。然而，由于技术限制，scRNA-seq数据存在较高的掉落率（dropout rate），导致大量数据丢失，从而对后续分析带来计算挑战。本研究提出了一种基于图聚类自动编码器（GCAE）的新型缺失值填补方法——GraCEImpute，以应对scRNA-seq数据中的缺失数据问题。综合评估结果表明，GraCEImpute模型在准确填补scRNA-seq数据中的掉落零值方面优于现有方法。

在上一篇中已经介绍了scFPN模型，这里学习一下论文的实验写法。为了验证的有效性，在从文献【14, 23】收集的七个真实模态配对数据集上评估了该方法。这些七个真实数据集来自四种具有代表性的测序平台，其详细信息见表 1 和附表 A.1。对于数据，首先过滤掉在超过 1% 细胞中表达值为零的基因，以及没有表达的基因。随后，利用【24】工具，并参考其官方教程对基因表达数据进行处理。具体步骤包括：使用函数和。

单细胞测序技术的进步使得个体细胞能够同时在多种组学层面进行测序，例如转录组学、表观基因组学和蛋白质组学。整合多组学单细胞数据提供了一种更深入、更全面的基因组机制视角。然而，由于不同组学之间的分布差异巨大，现有的整合方法大多通过领域适配或类似策略对组学进行对齐。这些方法的性能有限，可能是因为不同组学之间差异过大。在此，作者提出了一种新颖的单细胞多模态融合方法——scFPN，通过聚类策略来优化嵌入表示。

这段代码展示了如何使用 h5py读取 HDF5 格式文件中的数据并将其转换为 NumPy 数组。

h5py.File是 Python 中库提供的一个函数，用于读取和写入格式的文件。HDF5 是一种强大的数据格式，可以高效存储和管理复杂结构和大规模数据。

在 PyTorch 中实现基因富集分析，不仅可以复用深度学习的强大功能，还能增强传统分析方法的灵活性和扩展性。降维高维组学数据；预测新的功能注释关系；提高富集分析的鲁棒性。PyTorch 环境为基因富集分析提供了更多的可能性，有助于深入挖掘基因组数据背后的生物学意义。

在多组学整合分析中，起着至关重要的作用，尤其是在结合转录组和蛋白质组数据时，能够帮助研究人员识别与特定生物学过程、功能、通路相关的基因或蛋白质集合。通过富集分析，我们能够从复杂的高维数据中提取有意义的生物学信息，揭示潜在的生物学机制。以下是如何在多组学分析中突出富集分析的作用，并详细说明其在转录组和蛋白质组数据整合中的应用。

是一种生物信息学方法，用于确定一组基因（例如差异表达基因或特定生物学条件下活跃的基因）是否在某些功能注释、基因本体分类（Gene Ontology，GO）、通路数据库（如 KEGG、Reactome）或其他预定义的基因集中特别富集。其主要目的是揭示基因组数据背后的生物学意义，帮助研究者更好地理解基因表达模式与生物学功能之间的关系。

单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的聚类分析是揭示细胞异质性的关键步骤。为了从scRNA-seq数据中发现异质性细胞类型，已有许多聚类方法被提出。然而，在此，作者提出了一种单细胞深度适应性聚类（scDAC）模型，通过结合自编码器（AE）和狄利克雷过程混合模型（DPMM）。，应用于scRNA-seq数据。作者在五个具有不同细胞类型数量的子样本数据集上验证了scDAC的性能，并将其与15种广泛使用的聚类方法在九个scRNA-seq数据集上的表现进行了比较。

OmicVerse 提供了一个广泛的工具包，适用于批量和单细胞 RNA-seq 分析，提供无缝访问多种方法，简化了计算过程，促进了精美的数据可视化，并为提取重要的生物学洞见提供支持，从而推动科学研究的进展。scRNA-seq 的主要优势在于其单细胞分辨率和全基因组范围，使得能够解决其他方法（如批量 RNA-seq 或单细胞 RT-qPCR）无法解决的问题。然而，分析 scRNA-seq 数据需要新的方法，并且针对批量 RNA-seq 实验开发的方法中的一些基础假设已不再适用。

OmicVerse 的目标是提供一个统一的平台，以便更高效地实现多组学数据的分析、整合与可视化。