公开(公告)号：CN119252341A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411262514.4

申请日：2024-09-10

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 朱晓姝 ,  刘嘉辉 ,  罗笑南 ,  蒙霜 ,  滕飞

IPC: G16B40/00 ,  G16B20/30 ,  G06F18/211 ,  G06F18/23 ,  G06F18/2135

Abstract: 本发明公开了一种添加的掩码的scRNA‑seq测序数据PCA降维方法，涉及生物信息技术领域，其技术方案要点是：包括采集数据并进行预处理，得到原始基因表达矩阵；添加掩码，筛选并掩盖低可变基因，从而得出掩码矩阵；奇异值分解，使用SVD分解求出降维矩阵；PCA降维，根据降维矩阵的特征值与原始基因表达矩阵相乘，得到降维结果；聚类可视化，使用leiden方法进行聚类，使用T‑SNE方法进行可视化。本发明提出了一种添加的掩码的scRNA‑seq测序数据PCA降维方法，通过添加掩码的方式保留低表达基因之间的潜在联系，同时采用从基因表达综合中心(GEO)下载的数据集，经过传统PCA与掩码PCA方法分别降维，通过聚类精确度比较方法效果，结果表明了在大部分数据集上，聚类效果得到了明显提升。

公开(公告)号：CN119252326A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411262388.2

申请日：2024-09-10

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  南宁桂电电子科技研究院有限公司

Inventor： 朱晓姝 ,  刘嘉辉 ,  罗笑南 ,  滕飞

IPC: G16B20/30 ,  G16B50/10 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种单细胞多组学数据整合方法，涉及生物信息技术领域，其技术要点为：S1：对单细胞RNA测序数据与单细胞ATAC测序数据进行预处理，包括数据筛选与基因选择两个部分；S2：构建低维共享空间，使用自编码器构建一个两种组学数据的低维共享空间；S3：使用低维共享空间中的单细胞RNA测序数据训练深度金字塔卷积神经网络；S4：使用训练好的深度金字塔卷积神经网络，对单细胞ATAC测序数据进行分类，得到细胞类型标签，实现单细胞RNA测序数据与单细胞ATAC测序数据的数据整合。本发明通过使用自编码器网络，构建出低维共享空间，最大化不同组学数据之间的相似性，通过文本卷积网络学习不同细胞类型数据之间的分布，最终实现整合多组学数据的目的。