[发明专利]一种大规模单细胞测序数据的细胞异质性分析方法、装置和计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 202310784889.6 | 申请日： | 2023-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN116933072A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 姜昊;汪蒙洁 | 申请（专利权）人： | 中国人民大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/24;G06F18/23;G06N3/0464;G06N3/08;G16B20/20 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 关畅 |
| 地址： | 100872 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种大规模单细胞测序数据的细胞异质性分析方法、装置和计算机可读存储介质。本发明将核非负矩阵分解与深度神经网络相结合，构造了一种称为KNMF‑DNN的聚类方法。本发明的方法从总体数据中选择一些具有代表性的子集，使用核非负矩阵分解方法对其进行聚类；然后将代表子集作为训练集，剩余数据作为测试集，利用聚类得到的标签，通过深度神经网络对剩余数据进行分类，从而实现整个数据的聚类。此外，本发明还使用分层抽样的思想来选择最具代表性的样本，聚类样本和分类样本的最佳划分由KL散度决定。实验结果表明，与其他最新方法相比，KNMF‑DNN在三个真实scRNA测序数据集上的结果更优异。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大规模 单细胞 序数 细胞 异质性 分析 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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