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公开(公告)号：CN114678070B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210332642.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种单细胞RNA测序数据降维方法、设备及可读存储介质。该方法包括：对N个单细胞的单细胞测序数据进行特征选取，得到特征矩阵X；根据两两单细胞间的马氏距离，构造连接矩阵A；基于A构造图自编码器模型；将X输入图自编码器模型，得到重构特征矩阵Y、重构连接矩阵#imgabs0#以及提取图自编码器模型中维度最低的层的隐变量Z；根据X、A、Y、#imgabs1#以及Z得到总损失函数；采用梯度下降法得到最小化的总损失函数以及训练完成的图自编码器模型；提取训练完成的图自编码器模型中维度最低的层的隐变量Z＇作为降维结果。通过本发明，实现了在庞大、复杂且高维的数据上展开降维任务时保持了细胞之间的结构信息。
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公开(公告)号：CN114334013B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111671817.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G16B40/30 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种单细胞聚类方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：基于单细胞样本点和簇中心的相似度构造分布Q和目标分布P；基于分布Q与目标分布P构造第一损失函数；对样本特征矩阵进行降维，得到降维后的样本特征矩阵；将降维后的样本特征矩阵和连接矩阵传入低通滤波图卷积模块，得到概率矩阵；基于目标分布P和概率矩阵构造第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数得到新的概率矩阵；从新的概率矩阵中获取单细胞样本点的聚类结果。通过本发明，降维后的样本特征矩阵在低通滤波图卷积模块传输的过程中同一簇类的特征表示变得更光滑，使得从新的概率矩阵中获取单细胞样本点的聚类结果更好。
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公开(公告)号：CN114678070A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210332642.6
申请日：2022-03-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种单细胞RNA测序数据降维方法、设备及可读存储介质。该方法包括：对N个单细胞的单细胞测序数据进行特征选取，得到特征矩阵X；根据两两单细胞间的马氏距离，构造连接矩阵A；基于A构造图自编码器模型；将X输入图自编码器模型，得到重构特征矩阵Y、重构连接矩阵以及提取图自编码器模型中维度最低的层的隐变量Z；根据X、A、Y、以及Z得到总损失函数；采用梯度下降法得到最小化的总损失函数以及训练完成的图自编码器模型；提取训练完成的图自编码器模型中维度最低的层的隐变量Z＇作为降维结果。通过本发明，实现了在庞大、复杂且高维的数据上展开降维任务时保持了细胞之间的结构信息。
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公开(公告)号：CN114334013A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111671817.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种单细胞聚类方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：基于单细胞样本点和簇中心的相似度构造分布Q和目标分布P；基于分布Q与目标分布P构造第一损失函数；对样本特征矩阵进行降维，得到降维后的样本特征矩阵；将降维后的样本特征矩阵和连接矩阵传入低通滤波图卷积模块，得到概率矩阵；基于目标分布P和概率矩阵构造第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数得到新的概率矩阵；从新的概率矩阵中获取单细胞样本点的聚类结果。通过本发明，降维后的样本特征矩阵在低通滤波图卷积模块传输的过程中同一簇类的特征表示变得更光滑，使得从新的概率矩阵中获取单细胞样本点的聚类结果更好。
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