[发明专利]一种基于深度对抗变分自编码器的scRNA-seq数据降维方法在审
| 申请号： | 202111388132.2 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN114067915A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 王树林;任亚琪 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G16B40/30 | 分类号： | G16B40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及生物信息学中的数据挖掘，特别是涉及对单细胞RNA测序数据的挖掘。具体涉及通过深度学习的方法对单细胞RNA测序数据进行维度压缩以及聚类，来达到有效识别细胞种群的目的。本发明的方法包括对scRNA‑seq数据进行收集和预处理；构建深度对抗变分自编码器模型；使用构建的模型对预处理过的数据进行降维；将深度对抗变分自编码器与Bhattacharyya距离结合；对降维后的结果进行聚类分析。我们的模型约束了数据结构，并通过深度对抗变分自编码器模块进行降维。以标准化互信息这一评价指标为依据，在三个真实的scRNA‑seq数据集上进行的实验表明，本方法具有不错的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 对抗 编码器 scrna seq 数据 方法 | ||
【主权项】：
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