LSMMD-MA: scaling multimodal data integration for single-cell genomics data analysis.
LSMMD-MA: scaling multimodal data integration for single-cell genomics data analysis.
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LSMMD-MA：用于单细胞基因组学数据分析的多模式数据集成。
DOI：
10.1093/bioinformatics/btad420
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发表时间：
2023-07-01
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单细胞组学数据分析中的模态匹配（即使用不同类型的基因组测定收集的数据集之间的细胞匹配）已成为一个重要问题，因为不同技术之间的统一观点有望产生生物学和临床发现。然而，单细胞数据集的大小现在可以达到数十万到数百万个细胞，这对于大多数多模态计算方法来说仍然是遥不可及的。我们提出了LSMMD-MA，一个大规模的Python实现的MMD-MA方法的多模态数据集成。在LSMMD-MA中，我们使用线性代数重新制定了MMD-MA优化问题，并使用KeOps（Python中用于符号矩阵计算的CUDA框架）解决了它。我们表明，LSMMD-MA在每种模式下可扩展到100万个细胞，比现有的实现大两个数量级。 LSMMD-MA可在https://github.com/google-research/large_scale_mmdma上免费获得，并在https://doi.org/10.5281/zenodo.8076311上存档。
Modality matching in single-cell omics data analysis—i.e. matching cells across datasets collected using different types of genomic assays—has become an important problem, because unifying perspectives across different technologies holds the promise of yielding biological and clinical discoveries. However, single-cell dataset sizes can now reach hundreds of thousands to millions of cells, which remain out of reach for most multimodal computational methods. We propose LSMMD-MA, a large-scale Python implementation of the MMD-MA method for multimodal data integration. In LSMMD-MA, we reformulate the MMD-MA optimization problem using linear algebra and solve it with KeOps, a CUDA framework for symbolic matrix computation in Python. We show that LSMMD-MA scales to a million cells in each modality, two orders of magnitude greater than existing implementations. LSMMD-MA is freely available at https://github.com/google-research/large_scale_mmdma and archived at https://doi.org/10.5281/zenodo.8076311.
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