多尺度双曲嵌入揭示了复杂生物系统中的层次结构

《npj Systems Biology and Applications》：Multiscale hyperbolic embedding reveals hierarchical structure in complex biological systems

　　

摘要

生物和计算数据集的快速增长需要可扩展的方法，以支持可视化和定量分析。双曲嵌入非常适合表示层次结构，但现有方法受到固定曲率假设或对大规模数据集可扩展性差的限制。我们提出了 MuH-MDS，这是一种多尺度双曲多维缩放算法，它采用了 绝热优化策略：在迭代细化局部位置的同时，簇中心被暂时固定。这种策略将计算速度提高了 10³ 倍，并使得算法能够处理超过 80,000 个样本的数据集。在包括 C. elegans 胚胎发生 scRNA-seq 数据在内的多种基准测试中，MuH-MDS 揭示了内在的层次结构，并在伪时间推断和谱系重建方面优于 UMAP 和其他标准方法。与 UMAP 和 t-SNE 不同，后者为了局部邻域而牺牲了全局一致性和度量准确性，MuH-MDS 既保留了局部细节，又保持了全局层次结构，为复杂生物系统的多尺度分析提供了一个度量上准确的框架。