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公开(公告)号：CN115691680A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211213760.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Boosting与深度森林及单细胞测序数据的细胞通讯预测方法及应用，在提取配体和受体生物特征的基础上，设计极限梯度提升算法选择配体‑受体对的特征。然后基于类别特征梯度提升算法、自然梯度提升算法和深度森林模型，设计集成框架预测配体‑受体相互作用。并结合肿瘤组织的单细胞测序数据，对已知的和预测的配体－受体相互作用数据进行过滤。再根据过滤后的的配体‑受体相互作用和单细胞测序数据，结合表达乘积法和表达阈值法对肿瘤微环境下的细胞通讯进行预测。本发明所述方法能够提高细胞通讯的预测效果，可以应用于人类肿瘤组织中的细胞通讯预测，解决现有方法中基于配体‑受体相互作用预测细胞通讯强度准确率不高的问题。
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