单细胞转录组学（scRNA-seq）与深度学习的结合是当前生物信息学和计

算生物学的前沿领域，二者协同解决了传统方法难以处理的复杂生物学问题。

以下是这一交叉领域的核心内容、应用场景及关键技术：

 一、单细胞转录组学的挑战 

数据特性 高维度（2万+基因）vs. 极稀疏（多数基因未被检测）

 技术噪音（dropout效应、批次效应） 样本量有限

（单个实验通常含数千至百万细胞） 核心任务 细胞类型鉴定

（Clustering） 轨迹推断（伪时间分析） 基因调控网络推断 跨样本/跨物种整合 

 二、深度学习的关键应用 

1. 数据预处理与降维 自编码器（Autoencoder） 

 如：scVI（单细胞变分推断）、scANVI 功能：降维、

去噪、批次校正（如将不同实验室的数据对齐） 

 案例：scVI在PBMC数据集上可整合10个不同批次的样本，

同时保留生物学差异。

 2. 细胞类型识别 图神经网络

（GNN） 如：ScGNN（构建细胞间相似性图）

 对比学习 如：scBERT（借鉴BERT架构，

学习细胞表达谱的上下文信息） 优势：

自动捕获非线性关系，避免手工设计特征。

 3. 细胞发育轨迹推断 生成模型

 如：TrajectoryNet（基于常微分方程的生成模型）

 功能：模拟细胞状态连续变化，预测分化路径。

 Transformer架构 如：Cellformer：建模基因间的依赖关系，

提升轨迹精度。

 4. 多组学整合 跨模态学习 

 如：scMM（整合scRNA-seq和scATAC-seq数据） 

 模型：多模态变分自编码器（Multi-VAE）

 空间转录组增强 如：DeepST、SpaGCN：

结合空间位置信息解析组织微环境。

 5. 基因调控网络

（GRN）推断 注意力机制 如：SCENIC+

（基于Transformer识别关键转录因子）

 生成对抗网络（GAN） 如：GRN-GAN：模拟扰动后的基因表达响应。

四、实操挑战与解决方案 数据稀疏性 对策：

零膨胀负二项分布（ZINB）损失函数（如scVI所用）。 

 过拟合风险 对策：迁移学习（预训练+微调），

如单细胞基础模型。 可解释性不足 对策：

注意力权重可视化（如TOSICA）、SHAP值分析。

 计算资源 对策：GPU加速（PyTorch Lightning）、

云端分布式训练。 

 五、未来方向

 多模态统一模型 

 同时整合转录组、表观组、蛋白组数据（如MoCo架构）。 

 因果推断 结合深度学习与因果图模型，解析基因调控的因果机制。

 动态建模 神经ODE模拟细胞状态连续动态

（如Neural Cellular Automata）。 

 临床转化 基于单细胞数据的药物响应预测（如DEEPsc）。 

 六、入门工具推荐

 框架： PyTorch + Scanpy（Python生态） 

 工具包： scvi-tools（scVI, scANVI） scVerse

（生态系统） CellRank（轨迹分析） 数据库：

 Human Cell Atlas, Tabula Sapiens 关键建议：

从经典模型（如scVI）复现开始，再探索预训练大模型

（scGPT）。研究需紧密结合生物学问题，

避免“为AI而AI”。 这一交叉领域正在快速进化，

深度学习不仅提升了单细胞数据的分析精度，

更推动了从描述性生物学到机制预测的范式转变。

保持对新技术（如基因中心建模、空间多组学整合）的关注至关重要。