与批量RNA测序数据相比,单细胞RNA测序数据提供了单个细胞层面粒度的信息,能够揭示细胞之间的异质性。稀有类型细胞检测作为其重要的数据下游分析之一,具有显著的生物意义。针对现有算法时间复杂度高、精确度较低等问题,提出一种新的稀有类型细胞检测算法。该算法通过多轮快速随机划分,对每个细胞的稀有程度进行打分,然后将结果基于最近邻算法进行调整,最终预测出稀有类型细胞。在有标签的单细胞RNA测序数据集上的结果表明,与其他方法相比,该算法能够更有效地检测出稀有类型细胞。
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