[发明专利]一种基于深度网络自适应的scRNA-seq细胞类型识别方法在审
| 申请号： | 202111471768.3 | 申请日： | 2021-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN114121158A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 王树林;刘孟林 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G16B30/00 | 分类号： | G16B30/00 |
| 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scRNA‑seq数据的挖掘。具体涉及一种基于深度网络自适应的scRNA‑seq细胞类型识别方法。本发明的方法包括对scRNA‑seq数据的处理；构建神经网络训练scRNA‑seq数据；加入自适应层优化神经网络架构以克服不同批次数据集之间的差异性；对类型信息未知的scRNA‑seq数据集中的细胞类型进行准确识别。本发明可用于识别未知scRNA‑seq数据集的细胞类型，可有效克服类型信息已知的数据集和类型信息未知的数据集之间的技术差异和批次效应影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 自适应 scrna seq 细胞 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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