scBert的输入是什么?怎么构造的，有例子吗？

scBert的输入是什么?怎么构造的，有例子吗？

1. scBERT 的输入是什么？

scBERT 的输入是单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据中单个细胞的基因表达谱。

• 原始数据形式：原本是连续变量，代表单个细胞中数万个基因的表达水平。
• 序列长度：由于使用了 Performer 架构，scBERT 可以支持超过 16,000 个基因作为输入序列，无需像传统方法那样进行基因选择（如高变基因选择）或降维处理。

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2. 输入是如何构造的？

输入由两部分嵌入（Embedding）逐元素相加（Element-wise addition） 而成：

A. 表达嵌入 (Expression Embedding, )：

• 分箱处理（Binning）：由于原始基因表达量是带有噪声的连续变量，scBERT 借鉴了词袋技术，将连续的表达值进行“分箱”处理。
• 离散化：分箱将表达值转换成离散值（可理解为该细胞中基因的转录频率），从而降低数据噪声，使其更符合 Transformer 模型的处理习惯。

B. 基因嵌入 (Gene Embedding, )：

• 身份表示：在 BERT 中使用位置嵌入（Positional Embedding），但在单细胞数据中，基因的排列顺序没有意义。因此，scBERT 使用 gene2vec 预训练得到的向量来代表基因的身份。
• 语义捕捉：这种嵌入可以看作是“相对嵌入”，它捕捉了基因之间的通用共表达信息和语义相似性（功能接近的基因在向量空间中更接近）。

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3. 构造例子

构造过程如下：假设情景：我们要输入某个细胞中的“第一个基因”。

• 第一步（表达量处理）： 该基因在这个细胞里的原始表达量经过分箱后，落入了“第二个箱子”（Bin 2）。模型会提取对应的表达嵌入向量 \(E_{e}\)。
• 第二步（基因身份提取）： 该基因本身的身份（例如它是 TP53 基因）对应一个由 gene2vec 预定义的唯一嵌入向量 \(E_{g}\)。
• 第三步（合成输入）： 将该基因的身份向量 \(E_{g}\) 和表达量向量 \(E_{e}\) 相加。最终结果：这个相加后的向量作为该基因的表征，输入到 Performer 编码器中进行处理。

总结：

scBERT 的输入构造公式可以简述为：
输入 = 分箱后的离散表达嵌入 (\(E_e\)) + 基于 gene2vec 的基因身份嵌入 (\(E_g\))

表达嵌入和基因嵌入具体是怎么做的，能否有详细的过程？

scBERT 的表达嵌入（Expression Embedding） 和基因嵌入（Gene Embedding） 的构造过程可以拆解为以下详细步骤：

1. 表达嵌入 (Expression Embedding) 的构造过程

这一步的目的是将原始的、带有噪声的连续数值（基因表达量）转化为模型能够处理的离散特征。

• 第一步：原始数据获取
  获取单细胞测序后的原始矩阵，其中每一行代表一个细胞，每一列代表一个基因。单元格里的数值是连续变量（反映基因表达水平）。
• 第二步：分箱处理 (Binning)
  为了处理连续变量并降低生物/技术噪声，scBERT 借鉴了 NLP 中的词袋技术。它将基因表达值的范围划分为若干个“箱子”（Bins）。例如，如果设定了 10 个等级，那么表达量在 0-1 之间的可能归入 Bin 1，1-5 之间的归入 Bin 2，以此类推。
• 第三步：离散化 (Discretization)
  经过分箱，原本的连续数值（如 1.28, 5.67）被转换成了离散的索引值（如 Bin 2, Bin 5）。这代表了该细胞中基因的转录频率等级。
• 第四步：映射为向量
  每一个 Bin 索引会被映射为一个高维实数向量。这个向量的维度与基因嵌入的维度保持一致，以便后续相加。

2. 基因嵌入 (Gene Embedding) 的构造过程

这一步的目的是赋予每个基因一个“身份证明”，并携带基因之间的功能相似性信息。

• 第一步：基因身份确定
  每个基因（如 TP53、GAPDH 等）都有一个唯一的标识。在 scBERT 中，每个基因的绝对位置是不重要的（不像文本中词的顺序），因为打乱列顺序不改变生物学含义。

• 第二步：利用 gene2vec 预训练
  scBERT 不使用随机初始化的嵌入，而是直接采用 gene2vec 生成的预训练向量。

• 原理：gene2vec 类似于 NLP 中的 Word2vec，它是通过大规模基因共表达数据训练出来的。

• 效果：如果两个基因经常在各种组织中同时表达（共表达），那么它们在向量空间中的距离就会非常接近。

• 第三步：提取固定嵌入
  对于输入的每一个基因，根据其 ID 从 gene2vec 库中提取对应的唯一向量 。这个向量捕捉了基因的“语义信息”和潜在的相互作用。

3. 最终输入的合成：逐元素相加

得到上述两个向量后，构造完整输入的最后一步是：

1. 对齐：对于细胞中的每一个基因 ，找到其对应的基因嵌入向量 和表达嵌入向量 。
2. 求和：将这两个向量进行逐元素相加（Element-wise addition）：

\[\text{scBERT-Input}_i = G_i + E_i \]

3. 输入 Performer：相加后的结果作为一个整体序列，输入到 Performer 编码器中。

详细例子（以一个基因为例）：

假设我们要处理一个细胞里的 A 基因：

1. 基因嵌入：查询 gene2vec 词典，发现 A 基因 的身份向量是 [0.1, -0.2, 0.5, ...]。
2. 表达嵌入：该细胞中 A 基因 的表达量很大，经过分箱被归为 第 9 箱 (Bin 9)。Bin 9 对应的表达向量是 [0.05, 0.1, -0.1, ...]。
3. 合成：将两个向量相加，得到 [0.15, -0.1, 0.4, ...]。
4. 意义：这个最终向量既告诉了模型“我是哪个基因”（身份信息），也告诉了模型“我在这个细胞里表达量有多高”（状态信息）。

gene2vec怎么训练，输入是什么，token是什么，句子是什么？

要深入理解 gene2vec 的训练过程，最直白的办法就是对照自然语言处理（NLP）中的 Word2vec。在生物学语境下，研究者把“生命的代码”当成了一门“语言”。

以下是 gene2vec 训练的详细拆解：

1. 概念类比表（核心逻辑）

要理解它的输入，首先要进行角色转换：

NLP 概念	gene2vec 对应概念	说明
词 (Token)	基因 (Gene)	每一个唯一的基因（如 TP53）就是一个单词。
句子 (Sentence)	共表达基因集合/对	在同一个生物样本或实验中，表现出高度相关性的基因群。
语料库 (Corpus)	GEO 等公共数据库	包含数千个不同实验、数万个样本的基因表达大数据集。
语义相近	功能相关/共表达	经常一起出现的词意思相近；经常一起表达的基因功能相关。

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2. gene2vec 到底是怎么练出来的？

第一步：准备语料库（数据输入）

训练 gene2vec 的输入通常不是单一的数值，而是从海量公共数据（如 GEO 数据库）中提取的基因关系图。

• 原始输入：数千个矩阵，每个矩阵记录了成千上万个样本中基因的表达量。
• 预处理：计算基因之间的相关性（例如皮尔逊相关系数）。如果基因 A 和基因 B 在 1000 个样本中总是同步忽高忽低，它们就被打上“强关联”的标签。

第二步：构造“句子”

在 NLP 中，句子是单词的序列。在 gene2vec 中，没有天然的顺序，所以研究者通过以下方式构造“句子”：

• 方法 A（对齐法）：将相关性极高的基因两两配对，比如 (基因A, 基因B)，这对就是一个微型“句子”。
• 方法 B（邻居法）：对于每一个基因，找到与其关联最紧密的 Top N 个基因，把它们排在一起作为一个“上下文窗口”。

第三步：模型训练（算法）

scBERT 引用的 gene2vec 通常采用 Word2vec 的 Skip-gram 模式进行训练：

1. 输入 (Center Word)：选定一个基因（如 CD4）。
2. 预测 (Target Context)：让模型去预测这个基因的“邻居”是谁（比如 CD3）。
3. 调整：如果模型猜对了，就加强这两个基因向量的相似度；猜错了就推开。
4. 结果：经过数亿次的预测尝试，模型为每个基因生成了一个固定长度的向量（通常是 200 或 300 维）。

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3. 一个具体的例子

假设我们要训练一个关于“免疫系统”的基因向量：

1. 数据输入：我们拿到了 1000 个 T 细胞的实验数据。
2. 发现规律：数据显示，每当 CD3D 基因高表达时，CD3E 基因也必然高表达。
3. 构造 Token 和句子：

• Token: CD3D, CD3E, TP53, MYC...
• 生成的“句子”/对：[CD3D, CD3E]，[CD3D, CD247]。

4. 训练过程：模型学习到，在向量空间中，把 CD3D 的向量往 CD3E 的方向拉近。
5. 最终产物：当你去查 CD3D 的 gene2vec 向量时，你会发现它和 CD3E 的余弦相似度极高。

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4. 为什么 scBERT 不直接自己练，而是用 gene2vec？

这是为了“迁移学习”：

• gene2vec 的知识：来源于全人类过去几十年积累的宏观基因关系（这种关系在所有细胞中具有一定的普适性）。
• scBERT 的预训练：是在单细胞层面学习更精细的表达模式。

总结：
gene2vec 的Token是基因 ID，句子是共表达的基因对/群。它训练的本质是把生物学上的“共表达关系”编码进数字向量中。

这样，当 scBERT 看到两个基因时，即使这两个基因在当前的单细胞数据中表达很低，它也能通过 gene2vec 知道它们在生物学逻辑上其实是“亲戚”。

Skip-gram 模式具体是什么？

Skip-gram 是 Word2vec 算法中的一种核心架构（另一种是 CBOW）。它的核心思想非常直观：给定一个“中心词”，去预测它周围可能出现的“背景词”（上下文）。

在 gene2vec 的语境下，Skip-gram 的目标就是：给定一个特定的“基因”，预测哪些基因最可能与它同时表达。

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1. Skip-gram 的核心逻辑：以点带面

想象你在读一句话，或者在观察一个细胞里的基因表达列表。

• CBOW (另一种模式)：像是在做“完形填空”。给周围的词，让你猜中间那个词是什么。
• Skip-gram：像是“举一反三”。给中间那个词，让你猜它的邻居是谁。

为什么 gene2vec 偏好 Skip-gram？
因为 Skip-gram 在处理大规模语料（或庞大的基因数据库）时，对于出现频率较低但具有重要生物学意义的基因，能学习到更好的向量表示。

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2. 具体训练过程（以基因为例）

第一步：定义“窗口”（Window Size）

在文本中，窗口是中心词前后 2-5 个词。在基因数据中，我们会根据基因之间的相关性排序，定义一个“功能窗口”。
例如，我们有一个关联序列：[基因A, 基因B, 基因C, 基因D, 基因E]。
如果我们选 基因C 为中心词，窗口大小为 2，那么它的上下文就是 {基因A, 基因B, 基因D, 基因E}。

第二步：构造训练样本（Training Pairs）

Skip-gram 会把这个窗口拆解成多对“输入-输出”组合：

• (输入: 基因C) -> (输出: 基因A)
• (输入: 基因C) -> (输出: 基因B)
• (输入: 基因C) -> (输出: 基因D)
• (输入: 基因C) -> (输出: 基因E)

第三步：神经网络的前向传播

1. 输入层：输入中心基因的 One-hot 编码（一个极长的向量，只有基因 C 的位置是 1，其余是 0）。
2. 隐藏层（嵌入层）：One-hot 向量乘以一个巨大的权重矩阵 。这个矩阵的每一行其实就是我们要找的基因嵌入向量。
3. 输出层：通过另一个权重矩阵 ，计算出全词库（所有基因）中每个基因出现的概率。

第四步：计算误差与更新

• 目标：我们希望模型预测“基因A”的概率尽可能高。
• 优化：如果模型预测基因 A 的概率很低，就通过反向传播算法调整权重矩阵 和 中的数值。
• 结果：经过数百万次这种“看中心基因猜周围基因”的练习，功能相似的基因在权重矩阵 里的数值会变得非常接近。

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3. 数学表达（简略）

Skip-gram 的目标是最大化在给定中心基因 时，观察到上下文基因 的条件概率：

\[P(g_o | g_c) = \frac{\exp(v_{g_o}^\top v_{g_c})}{\sum_{g=1}^{V} \exp(v_g^\top v_{g_c})} \]

• \(v_{g_c}\) 是中心基因的向量。

• \(v_{g_o}\) 是目标上下文基因的向量。

• 分母是对所有基因的求和（用于归一化）。

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4. 总结：它对 scBERT 意味着什么？

通过 Skip-gram 训练出的 gene2vec，本质上是一个“基因关联图谱”的浓缩版。

当 scBERT 使用这些向量作为输入时，它不再只是处理一堆互不相关的数字。比如，当输入包含 CD3D 的 gene2vec 向量时，Skip-gram 已经提前告诉了模型：“注意，这个基因通常和免疫识别有关，它在功能上和 CD3E 非常接近。” 这种先验知识极大地降低了 scBERT 学习细胞类型的难度。