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公开(公告)号：CN119626311A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311180921.6
申请日：2023-09-14
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开提供一种细胞空间组成的推断方法，属于生物信息学领域，该方法对单细胞RNA测序(scRNA‑seq)数据和空间转录组学(ST)数据进行特征提取，然后利用scRNA‑seq数据集来模拟每个测序位点(spot)上的细胞混合物构建称为“伪ST”的合成ST数据，使用Seurat的IntegrateData方法将制作的伪ST数据和真实ST数据整合，以消除二者之间的批次效应，提高数据一致性和可比性，接着利用随机投影森林构建带权邻接矩阵来精确表示伪ST和真ST之间的拓扑关系，将特征和带权邻接矩阵一起导入GAT模型中，可以推断空间转录组学中每个位置的细胞类型组成；该方法充分利用了scRNA‑seq数据和ST数据之间的拓扑关系，因此可以更加精确的推断细胞空间组成。
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