| 1 |
PCA |
লিনিয়ার প্রজেকশন। সবচেয়ে বেশি ভ্যারিয়েন্স ধরে। |
দ্রুত বেসলাইন, HVG সিলেকশন |
ড্রপআউট/নয়েজ সেন্সিটিভ, নন-লিনিয়ার স্ট্রাকচার ধরে না |
| 2 |
GLM-PCA |
PCA কিন্তু NB/Poisson লাইকলিহুডে। |
ড্রপআউট হ্যান্ডেল |
শুধু লিনিয়ার, স্লো |
| 3 |
scVI (VAE) |
Deep VAE। ZINB মডেল + ল্যাটেন্ট স্পেস। |
ব্যাচ কারেকশন, ড্রপআউট, ইমপুটেশন |
GPU লাগে, ট্রেনিং টাইম বেশি |
| 4 |
scANVI |
scVI + লেবেল ইনফো (semi-supervised) |
লেবেলড + আনলেবেলড ডেটা মিক্স |
আরও কমপ্লেক্স, ওভারফিট রিস্ক |
| 5 |
Harmony |
PCA-র পর ব্যাচ-স্পেসিফিক সেন্ট্রয়েড সরায় |
ব্যাচ ইন্টিগ্রেশন (পোস্ট-PCA) |
শুধু ব্যাচ, ক্লাস্টারিং না |
| 6 |
Scanorama |
MNN (Mutual Nearest Neighbors) দিয়ে স্টিচ করে |
ব্যাচ ইন্টিগ্রেশন, ছোট ব্যাচ |
স্কেল করে না বড় ডেটায় |
| 7 |
BBKNN |
ব্যাচ-অ্যাওয়ার kNN গ্রাফ |
দ্রুত ব্যাচ কারেকশন |
গ্রাফ-ডিপেন্ডেন্ট |
| 8 |
UMAP |
ফাজি সিমপ্লিসিয়াল সেট + ক্রস-এন্ট্রপি |
ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ক্লাস্টার |
গ্লোবাল স্ট্রাকচার বিকৃত, প্যারামিটার সেন্সিটিভ |
| 9 |
t-SNE |
KL ডাইভারজেন্স মিনিমাইজ করে লোকাল স্ট্রাকচার |
সুন্দর ২D প্লট |
শুধু লোকাল, স্লো, স্টোকাস্টিক |
| 10 |
PHATE |
ডিফিউশন কন্ডেনসেশন |
ট্রাজেক্টরি, ডেভেলপমেন্ট |
কম্পিউটেশনালি ভারী, কম ক্লাস্টার |
| 11 |
TriMap |
ট্রিপলেট কনস্ট্রেইন্টস |
গ্লোবাল + লোকাল ব্যালেন্স |
কম জনপ্রিয়, স্লো |
| 12 |
IVIS |
নিউরাল নেটওয়ার্ক + ট্রিপলেট লস |
দ্রুত, স্কেলেবল |
ট্রেনিং লাগে, ব্ল্যাক-বক্স |
| 13 |
scPoli (2023+) |
Conditional VAE। মাল্টি-মোডাল (RNA+ATAC) |
মাল্টি-ওমিক্স ইন্টিগ্রেশন |
নতুন, কম টেস্টেড |
| 14 |
Cobolt (2023) |
Multimodal VAE |
RNA + Protein |
কমপ্লেক্স, ডেটা লাগে |
| 15 |
Graph-based (Diffusion Maps) |
স্পেকট্রাল ডিকম্পোজিশন |
ট্রাজেক্টরি |
প্যারামিটার টিউনিং লাগে |
|
|
|
|
|