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近年来，单细胞RNA测序技术（scRNA-seq）的迅速发展极大地促进了单

细胞转录组学数据分析的进步，为深入理解生物体内细胞的异质性和复杂性开

辟了新的视角。这项技术对区分不同细胞类型、阐明细胞状态的演变，以及探

索细胞对环境变化的响应机制至关重要。然而，单细胞转录组学数据的分析面

临着高维度、高噪声和数据异质性带来的挑战，从传统生物学角度进行全面细

致的单细胞分类的成本也因为测序数据量的增加而显著提升。因此，如何在有

限的标注数据下有效识别细胞类型并深入分析基因间的相互作用，成为生物信