[发明专利]一种面向单细胞RNA测序数据的细胞类型识别方法有效
| 申请号： | 202110240929.1 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112967755B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 欧阳乐;吴永贤 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G16B30/00 | 分类号： | G16B30/00;G16B40/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 518061 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明针对现有技术的局限性，提出了一种面向单细胞RNA测序数据的细胞类型识别方法，其采用概念分解提取了高维单细胞RNA测序数据的低维特征表示，获得了原始数据的主体信息，降低了数据噪声对模型性能的干扰；同时还采用自表示学习方法来从低维特征表示中学习细胞之间的相似性；因此，本发明的方案对噪声更为不敏感，且具有更强的适应能力；本发明还使用图正则化来整合利用多种子聚类算法的预测结果中蕴含的信息，使得提取的低维特征表示能契合子聚类结果中的关联结构，有助于更准确地从低维特征表示中学习出细胞之间的相似性。本发明改善了模型对原始数据的依赖，并且使得模型具有较好的抗噪性，能够得到更加稳健、准确的识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 单细胞 rna 序数 细胞 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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