[发明专利]一种基于卷积神经网络的细胞反卷积预测方法有效
| 申请号： | 202210003514.7 | 申请日： | 2022-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN114023387B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 刘振栋;吕欣荣;戴琼海;李冬雁;陈曦;杨玉荣;秦梦颖;柏苛;刘芳含;何志强;李晓峰;季向阳;刘烨斌;胡国胜;李国文 | 申请（专利权）人： | 山东建筑大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 李桂存 |
| 地址： | 250101 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的细胞反卷积预测方法，该方法属于细胞反卷积预测领域。使用卷积神经网络技术从单细胞RNA测序数据中推测组织的细胞类型组成比例，与传统的细胞反卷积算法相比，解决了传统反卷积需要进行复杂的数据预处理，并需要设计数学算法对单细胞测序数据进行规范化等弊端。本发明设计的卷积神经网络可以从单细胞RNA测序数据中提取出隐藏特征，并且网络节点对数据的噪音和误差具有很高的鲁棒性，并充分挖掘了各个基因之间的内在联系，因而提高了细胞反卷积性能，同时模型是建立在神经网络的基础上的，与传统的线性模型，机器学习等方法相比，模型结构直观易于理解，并且具有更好的反卷积性能和高度的扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 细胞 预测 方法 | ||
【主权项】：
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