深度学习助力单细胞数据分析

在人工智能（Artificial Intelligence，简称AL）研究领域，深度学习（Deep Learning，简称DL）简单的定义为使用深度神经网络为工具的机器学习（Machine Learning，简称ML）算法。AI、ML和DL之间关系以及内涵分别如图1和图2所示。

图1 人工智能分支

图2 AI、ML和DL概念

一方面。DL是AI研究领域的重要突破。另一方面，单细胞测序技术（single-cell sequencing technology）也是基因测序技术的重要突破。AlphaFold2在蛋白质结构预测方面的能力，使得DL在单细胞数据分析的应用成为可能。

目前，在单细胞数据分析方面，DL可以进行单细胞聚类分析、批次矫正和缺失值填充等。那么，DL应用于单细胞数据的研究进展、局限、最佳实践和展望如何呢？可以参见评论性文章《Deep learning shapes single-cell data analysis》（图3）。

图3 评论文章：深度学习助力单细胞数据分析

DL应用于单细胞分析的最佳实践方面，外部生物知识或数据可以作为先验知识整合到模型中。现实情况下，先验知识往往比较缺乏，因此模型容易出现过度拟合和性能不好的现象。因此，建议DL模型采用半监督和自我监督的学习方式。其次，在设计DL模型时候，开发者需要提醒用户DL模型的适用范围。当然，泛化能力强的模型最好。再次，DL模型最好提供结构良好的开源代码、用户指南和清晰的用户文档，使用模型的步骤越详细越好（接近傻瓜式）。最后，如果有多种DL方法应用于相同的数据分析问题，最好要有全面的比较分析，为用户挑选某一数据分析问题的基准方法。

DL应用于单细胞分析的局限性方面，DL方法通常需要大数据和计算资源来进行训练，由于数据噪声、参数设置和新的输入数据，DL模型可能得不到鲁棒性结果。其次，大部分DL模型都是黑箱子模型，缺乏可解释性。再次，大部分DL工具需要大量的计算机技巧才能够使用。因此，在不同生物系统里，DL方法开发及其广泛应用之间存在一定差距。

未来，DL应用于单细胞分析主要体现在以下几个方面。首先，单细胞生物学领域，注释数据有限，亟待开发能在少样本数据中训练的DL模型。其次，开发可解释性的DL模型有助于深入理解生物机理。再次，在开发DL模型时候，需要考虑降低DL模型应用与单细胞数据分析的门槛，即使没有任何编程经验的用户也能够使用DL模型进行单细胞数据分析。第四，在单细胞数据分析过程中，所开发的DL模型应该具有其他方法所不能实现的优势。最后，DL模型正逐步从预测型、解释型转变为行动型（例如医学治疗建议）。

后话

深度学习不仅仅可以应用单细胞数据分析，而且在其他生物学领域也开展了相关的应用。然而，深度学习只是一个工具，引导深度学习挖掘具有生物学意义的知识才是关键。

参考文献

[1] Ma Q, Xu D. Deep learning shapes single-cell data analysis. Nat Rev Mol Cell Biol. 2022;1-2. doi:10.1038/s41580-022-00466-x

[2] https://www.zhihu.com/question/57770020

[3] https://www.zhihu.com/question/30545893

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7. ​卡片式笔记工具：Roam Research

8. ​国外知乎：Quora

9. 生信问答平台：Biostars

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