单细胞RNA测序数据插补方法综述

单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据插补方法用于解决scRNA-seq数据观测中存在的大量“漏失”（dropout）噪音，改善下游分析，scRNA-seq数据插补方法设计是单细胞数据研究的热点方向之一.本文首先对20种主要的scRNA-seq数据插补方法进行介绍，包括基于模型的插补方法（6种）、基于平滑的插补方法（3种）、基于深度学习的插补方法（8种）和基于低秩矩阵的插补方法（3种），分析了各类方法的优势和缺点；其次，简要综述了插补方法比较研究的相关成果；然后，针对4种下游数据分析评估了以上方法（除scGNN外）的性能；最后，分析目前scRNAseq插补所面临的挑战，并指出新的研究方向.