基本信息:
- 专利标题： 一种基于单细胞多组学数据进行细胞类型划分的方法
- 申请号：CN202411290050.8 申请日：2024-09-14
- 公开(公告)号：CN119446253B 公开(公告)日：2025-06-13
- 发明人： 章天骄 , 张宏飞 , 汪国华
- 申请人： 东北林业大学
- 申请人地址： 黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号
- 专利权人： 东北林业大学
- 当前专利权人： 东北林业大学
- 当前专利权人地址： 黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号
- 代理机构： 哈尔滨奥博专利代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 叶以方
- 主分类号： G16B20/00
- IPC分类号： G16B20/00 ; G16B40/00 ; G06F18/241 ; G06F18/23213 ; G06N3/045 ; G06N3/0455 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及一种基于单细胞多组学数据进行细胞类型划分的方法，属于生物信息学技术领域。解决常用技术形成的高噪声和高稀疏性的问题。包括如下步骤，步骤一，构建深度神经网络模型，步骤二，获取单细胞多组学综合数据集，步骤三，对所述单细胞多组学数据集进行预处理，步骤四，基于预处理后的单细胞多组学数据集对深度神经网络模型进行训练，步骤五，基于训练后的深度神经网络模型对待测数据进行细胞类型划分。本发明提出scDRMAE模型，通过两个并行的MAE模块捕捉不同组学的依赖关系，将通常被忽略的因素考虑到细胞聚类之中并借助其中的掩码预测机制实现了对不同组学数据的插补，最后通过注意力机制有效融合各个组学数据，提高了模型细胞聚类的准确性。
公开/授权文献:
- CN119446253A 一种基于单细胞多组学数据进行细胞类型划分的方法 公开/授权日：2025-02-14