双水平-图约束对比学习的单细胞RNA测序数据聚类方法

本发明涉及双水平‑图约束对比学习的单细胞RNA测序数据聚类方法，属于生物信息领域。针对scRNA‑seq数据固有的高维性和稀疏性造成的表征学习困难问题，本发明包括：对scRNA‑seq数据进行数据预处理，并通过松鼠搜索优化算法筛选关键基因；联合细胞水平和聚类水平的对比学习DCL学习初步表征；构建细胞‑细胞图对先前学习到的初步表征进行图约束对比学习GCL，得到最终的增强表征，并通过常规聚类算法得到scRNA‑seq数据聚类结果。本发明显著提升了scRNA‑seq数据聚类的准确性。