日前，计算机与信息工程学院机器学习与生物信息计算团队张少强教授在期刊《Briefings in Bioinformatics》上发表了题为“Consensus clustering of single-cell RNA-seq data by enhancing network affinity”的学术论文。

细胞分型问题是生物和医学领域重要的问题之一，特别在癌细胞识别等疾病诊断有重要的应用。该文基于单细胞RNA测序数据设计了一套高效的细胞分型聚类算法SCENA，该算法工具运用CPU+GPU异构并行计算技术，通过多特征集整合和网络增强方法，快速准确地对生物细胞数据进行聚类分析。能够将之前只能对几千个细胞的分型算法提高到几万个细胞的快速精准分型，为生物和医学科研人员快速准确的细胞分型提供计算工具。该工具在Github上开源共享(https://github.com/shaoqiangzhang/SCENA)。

 计信学院机器学习与生物信息计算团队张少强教授是该文章的通讯作者，天津师范大学为通讯单位。第一作者为张少强教授指导的研究生崔雅轩同学。该研究获得国家自然科学基金面上项目（61572358）和天津自然科学基金重点项目（19JCZDJC35100）的资助。

论文链接：

https://academic.oup.com/bib/advance-article/doi/10.1093/bib/bbab236/6308199