表 1. Summary of integration methods for single-cell transcriptome data.

单细胞转录组数据整合方法的概览

方法名称	策略	主要算法	输出	语言	文献
MultiCCA	配准	CCA、DTW	校正的表达矩阵	R	[7]
MNN-Correct	配准	MNN	校正的表达矩阵	R	[4]
fastMNN	配准	PCA、MNN	低维嵌入	R	[4]
Seurat V3	配准	CCA、锚点（MNN）	校正的表达矩阵	R	[6]
scMerge	配准	SEGs、伪重复、RUVIII模型	校正的表达矩阵	R	[8]
Scanorama	配准	rSVD、MNN、全景拼接	校正的表达矩阵	Python/R	[9]
Harmony	配准	PCA、迭代软聚类	低维嵌入	R	[5]
BBKNN	图聚类	PCA、KNN、UMAP、社区发现	联合图	Python	[11]
Conos	图聚类	MNN、联合聚类、社区发现	联合图	R	[12]
LIGER	图聚类、配准	iNMF、社区发现、QN	低维嵌入	R	[13]
MMD-ResNet	深度学习	最大均值差、残差网络	低维嵌入	Python	[15]
deepMNN	深度学习	PCA、MNN、残差网络	校正的表达矩阵	Python	[16]
scGen	深度学习	VAE、向量算法	校正的表达矩阵	Python	[17]
iMAP	深度学习	自编码器、GAN	校正的表达矩阵	Python	[18]