кластеризация

В данном исследовании рассматривается применение вариационных автоэнкодеров (VAE) как мощного инструмента для обучения без учителя, в частности для обнаружения аномалий и кластеризации данных. Авторы предлагают использовать вероятностную метрику реконструкции (reconstruction likelihood) в качестве стохастической альтернативы традиционным детерминированным показателям ошибки. В ходе работы тестировались различные архитектуры VAE, сочетающие реконструкционную вероятность с обучаемым или управляемым данными априорным распределением. Методология включала использование методов снижения размерности, таких как t-SNE и UMAP, для визуализации латентного пространства, а также алгоритмов k-means и HDBSCAN для верификации кластеров. Результаты показали, что энкодер VAE эффективно отображает данные в латентное пространство с четко выраженной кластерной структурой, соответствующей истинным меткам. Исследование доказывает, что использование семантических признаков в сочетании с вероятностью реконструкции обеспечивает научно обоснованный подход к идентификации типичных образцов и аномалий, что имеет высокий потенциал для клинического применения в анализе биомедицинских данных.

GraphHDBSCAN* — это новый алгоритм машинного обучения для кластеризации данных одноячеистого секвенирования РНК (scRNA-seq), широко используемого в биомедицинских исследованиях для анализа клеточного разнообразия. Метод представляет собой иерархическое расширение HDBSCAN*, которое работает непосредственно с графовой структурой данных, устраняя необходимость в ручной настройке гиперпараметров. В отличие от существующих подходов, фокусирующихся на плоских кластерах, GraphHDBSCAN* сохраняет иерархическую организацию клеток, выявляя как широкие типы клеток, так и их специализированные подтипы. Исследователи протестировали метод на множестве наборов данных scRNA-seq и продемонстрировали, что алгоритм восстанавливает биологически значимые иерархии, включая тонкую структуру субпопуляций моноцитов. Метод обеспечивает высококачественные плоские кластеризации, превосходящие широко используемые методы обнаружения сообществ. GraphHDBSCAN* особенно важен для онкологических исследований, иммунологии и разработки персонализированных терапий, где точное определение клеточных популяций критично для понимания механизмов заболеваний и оценки ответа на лечение.

Исследование применяет методы машинного обучения (PCA и K-means кластеризацию) для стратификации пациентов с ишемическим инсультом на три биологически различных подтипа. Результаты показывают, что ML-анализ биомаркеров воспаления, коагуляции и метаболизма позволяет выявить гетерогенность заболевания и может улучшить персонализированный подход к оценке рисков.