Quantum annealing-based clustering of single cell RNA-seq data.
Quantum annealing-based clustering of single cell RNA-seq data.
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DOI：
10.1093/bib/bbad377
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发表时间：
2023-09-22
影响因子：
9.5
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中科院分区：
文献类型：
--
作者：
聚类分析是单细胞基因表达 (scRNA-seq) 数据分析和解释的关键阶段。这是一个本质上不适定的问题，其解决方案在很大程度上取决于超参数和算法的选择。例如，流行的 K 均值聚类方法在很大程度上取决于 K 的选择以及期望最大化算法对目标局部最小值的收敛。众所周知，对空间进行详尽的搜索以寻找多个高质量的解决方案是一个复杂的问题。在这里，我们展示了量子计算提供了一种通过量子退火探索集群成本函数的解决方案，该解决方案在 D-Wave 提供的量子计算设施上实现。我们的公式提取亲和图的最小顶点覆盖，以对细胞群进行子采样，并进行量子退火以优化成本函数。因此可以提取低能量解的分布，从而提供关于基因如何在其表达空间中组合在一起的替代假设。
Cluster analysis is a crucial stage in the analysis and interpretation of single-cell gene expression (scRNA-seq) data. It is an inherently ill-posed problem whose solutions depend heavily on hyper-parameter and algorithmic choice. The popular approach of K-means clustering, for example, depends heavily on the choice of K and the convergence of the expectation-maximization algorithm to local minima of the objective. Exhaustive search of the space for multiple good quality solutions is known to be a complex problem. Here, we show that quantum computing offers a solution to exploring the cost function of clustering by quantum annealing, implemented on a quantum computing facility offered by D-Wave. Out formulation extracts minimum vertex cover of an affinity graph to sub-sample the cell population and quantum annealing to optimise the cost function. A distribution of low-energy solutions can thus be extracted, offering alternate hypotheses about how genes group together in their space of expressions.
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影响因子：
64.5
作者：
Levine JH;Simonds EF;Bendall SC;Davis KL;Amir el-AD;Tadmor MD;Litvin O;Fienberg HG;Jager A;Zunder ER;Finck R;Gedman AL;Radtke I;Downing JR;Pe'er D;Nolan GP
通讯作者：
Nolan GP
影响因子：
19.6
作者：
Boixo, Sergio;Ronnow, Troels F.;Troyer, Matthias
通讯作者：
Troyer, Matthias
影响因子：
2.7
作者：
JOHNSON, DS;ARAGON, CR;SCHEVON, C
通讯作者：
SCHEVON, C
影响因子：
56.9
作者：
Stewart, Benjamin J.;Ferdinand, John R.;Clatworthy, Menna R.
通讯作者：
Clatworthy, Menna R.
影响因子：
6.7
作者：
Mato, Kevin;Mengoni, Riccardo;Palermo, Gianluca
通讯作者：
Palermo, Gianluca