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摘要

单细胞RNA测序技术能够揭示单个细胞的遗传信息，为理解细胞内部异质

性提供了独特视角。细胞聚类作为单细胞RNA测序数据分析的核心步骤，能够

帮助研究人员根据细胞的表达模式将其划分成不同的集群，进而识别出每个细胞

的类型或状态。这一过程对于理解生物组织中的细胞多样性、疾病机理以及治疗

靶点的发现等具有重要意义。然而，单细胞RNA测序数据具有高维性、高稀疏

性和高噪声等特点，这为聚类研究带来挑战。主要研究内容为：

（1）提出了一种基于双重图自编码器与自注意力机