1.一种针对单细胞转录组数据的降噪声算法，其特征在于，包括：
步骤1、计算每一个基因的平均表达水平μ和方差σ2；
步骤2、μ和σ2被配置为有以下关系：σ2＝a0μ2+a1μ；
步骤3、通过使用回归模型建立μ和σ2之间的关系，从而估计a0，a1的值。基于估计的a0，a1和每一个基因的平均表达水平μ，噪声的方差水平σ02用a0μ2+a1μ来估计；
步骤4、建立数据读数筛选准则；
步骤5、输出的结果中只包含高可靠的基因表达数值。
2.如权利要求1所述的针对单细胞转录组数据的降噪声算法，其特征在于，所述步骤2中，使用GLM回归模型来计算公式中的系数a0和a1。
3.如权利要求1所述的针对单细胞转录组数据的降噪声算法，其特征在于，所述数据读数筛选准则包括：
(1)对于一个基因，基于μ和σ02计算95％置信区间，如果该区间包括零点，则该基因被认为噪声污染基因；
(2)如果一个基因，其表达水平方差σ2<σ02，则该基因被认为噪声污染基因；
(3)对于一个基因在某一个细胞中的表达量读数x，如果x<σ0，则认为该数值的信号噪声比<1，此时x被设为0。