Java 并不是单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析的首选语言，因为大多数scRNA-seq数据分析库都是用Python和R实现的。然而，如果必须使用Java，可以依赖一些Java库（如Apache Commons Math、Smile和JFreeChart）来完成基本的数据处理、降维、聚类和可视化操作。下面是Java进行scRNA-seq数据分析的通用思路和部分代码示例。

1. 数据导入与读取

通常，scRNA-seq数据存储在CSV或HDF5等格式中，Java中可以使用常见的数据处理库如Apache Commons CSV 或 HDF5 Java 来读取。

import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
import org.apache.commons.csv.CSVParser;
import org.apache.commons.csv.CSVRecord;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DataLoader {
    public static List<double[]> loadCSV(String filePath) throws IOException {
        List<double[]> data = new ArrayList<>();
        try (CSVParser parser = new CSVParser(new FileReader(filePath), CSVFormat.DEFAULT)) {
            for (CSVRecord record : parser) {
                double[] row = record.stream().mapToDouble(Double::parseDouble).toArray();
                data.add(row);
            }
        }
        return data;
    }
}

2. 数据预处理

预处理步骤包括筛选低质量细胞和低表达基因、归一化和对数转换。可以使用Apache Commons Math库来执行这些基本的数学运算。

2.1 过滤低质量细胞和低表达基因

import java.util.stream.DoubleStream;

public class DataPreprocessing {
    public static List<double[]> filterGenes(List<double[]> data, int minCells) {
        List<double[]> filteredData = new ArrayList<>();
        for (double[] gene : data) {
            long count = DoubleStream.of(gene).filter(x -> x > 0).count();
            if (count >= minCells) {
                filteredData.add(gene);
            }
        }
        return filteredData;
    }
}

2.2 对数转换和归一化

对每个细胞进行对数变换和标准化处理。

public static void logNormalize(List<double[]> data) {
    for (double[] row : data) {
        double sum = DoubleStream.of(row).sum();
        for (int i = 0; i < row.length; i++) {
            row[i] = Math.log1p(row[i] / sum * 10000); // log(1 + x)
        }
    }
}

3. 降维分析

Java中没有直接的PCA、t-SNE或UMAP实现，但可以使用Smile库来进行PCA降维。

import smile.data.DataFrame;
import smile.data.vector.DoubleVector;
import smile.projection.PCA;

public class DimensionalityReduction {
    public static double[][] pca(double[][] data, int numComponents) {
        PCA pca = PCA.fit(data);
        pca.setProjection(numComponents);
        return pca.project(data);
    }
}

4. 聚类分析

可以使用Smile库实现K-means或其他聚类算法。

import smile.clustering.KMeans;

public class Clustering {
    public static int[] kmeans(double[][] data, int k) {
        KMeans model = KMeans.fit(data, k);
        return model.y;
    }
}

5. 差异表达分析

差异表达分析可以通过简单的统计方法来实现，如t检验。在Java中，可以使用Apache Commons Math库进行t检验。

import org.apache.commons.math3.stat.inference.TTest;

public class DifferentialExpression {
    public static double[] tTest(double[][] clusterA, double[][] clusterB) {
        TTest tTest = new TTest();
        double[] pValues = new double[clusterA.length];
        for (int i = 0; i < clusterA.length; i++) {
            pValues[i] = tTest.tTest(clusterA[i], clusterB[i]);
        }
        return pValues;
    }
}