MLAflow

🚀 项目简介

MLAflow 是一款基于人工智能架构开发的、无监督的单细胞 RNA 测序全流程自动处理系统。
通过集成 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、Optuna-TPE、CMA-ES 等高效超参数优化算法，
实现从数据导入到聚类结果输出的全流程自动化与智能化。

该系统面向科研人员和数据分析师，致力于简化繁杂的分析流程，提高分析效率与结果稳定性。

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🔧 系统模块功能一览

1️⃣ 自动化数据预处理模块

• 细胞质控（Quality Control）
  自动调节 min_genes、percent_mito、min_cells 等过滤参数，识别低质量细胞；
• 归一化与对数转换
  自适应设置 target_sum，确保细胞间表达量一致性；
• 高变基因筛选（HVGs）
  在 1000–3000 范围内自动确定最佳高变基因数量，提高信噪比和降维效果；

2️⃣ 降维与特征压缩模块

• 使用 PCA 主成分分析 对表达矩阵进行降维；
• 自动优化 n_pcs 参数，兼顾保留信息量与计算效率；
• 引入 CMA-ES 自适应算法，评估 PCA 在不同细胞类型（如神经元、免疫细胞）中的鲁棒性；

3️⃣ 聚类分析与图结构构建模块

• 构建 KNN 邻接图，采用 Leiden 算法进行聚类；
• 自动优化 resolution 参数，提升聚类精度；
• 通过 silhouette score 和 Calinski-Harabasz 指数 等指标，指导参数调节并增强聚类一致性；

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📈 全流程优化引擎

• 利用 Optuna + TPE 策略 搜索参数组合，自动探索全局最优；
• CMA-ES 专用于 PCA 模块，确保主成分数 n_pcs 的自适应调整；
• 通过 聚类效果反向反馈机制（如 silhouette score），实现各阶段参数联动调节，打破传统分析“阶段割裂”的局限性；

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🧠 技术亮点

• 🧩 模块解耦 + 并行调参：不同阶段独立运行，自动跳过无需重复的步骤；
• 🧠 全流程无监督设计：自动学习最优配置，无需人工干预；
• 🧠 数据格式广泛支持：兼容 .h5, .h5ad, .mtx, .csv, .txt, .xlsx 等常见格式；
• 💾 内存友好型实现：支持 AnnData 的 backed 模式，适应大规模数据集；
• 🛠️ 极简安装，开箱即用

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📦 安装方式

请确保使用 Python 3.8+ 环境，并安装以下依赖：

pip install scanpy optuna cma umap-learn

pip install mlaflow

🔍 使用方法

使用 MLAflow 在 Python 环境中导入 MLAflow 并使用 autoprocess 方法处理单细胞数据：

import mlaflow
# 直接处理数据，指定数据文件路径
adata = mlaflow.autoprocess('path_to_your_data_file')

其中，path_to_your_data_file 为您数据文件的路径，可以是 .h5ad, .csv 等支持的格式。

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🔮 未来展望

• ✅ 拓展对空间转录组（Spatial Transcriptomics）的支持；
• ✅ 引入 Transformer 模型进行表达数据的深层次表示学习；
• ✅ 增强可视化界面交互能力，打造无代码图形化分析平台；

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🤝 合作者

贡献者	GitHub 主页
guxiao2005	@guxiao2005
like-lkr	@like-lkr

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