公开(公告)号：CN118606611A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410281229.0

申请日：2024-03-12

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 彭利红 ,  王飞翔 ,  聂立波 ,  高鹏飞

IPC: G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G16B50/30 ,  G16B50/10 ,  G16B15/30 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督非负矩阵分解(ssNMF)和最小角回归(LARS)的空间转录组(ST)解卷积方法及应用。本发明所述方法首先利用ssNMF将单细胞转录组(scRNA‑seq)数据分解为基矩阵和系数矩阵，然后LARS将ST数据映射到基于基矩阵的主题分布中，最后非负最小二乘(NNLS)将系数矩阵与LARS得到的矩阵之间的残差最小化，计算每个细胞类型的权重，进一步评估推断spot组成的可靠性。本发明以更高的精度和灵敏度体现了细胞类型标注的性能，精确地捕获了ST数据中的细胞类型分布，应用于截然不同的生物组织和测序平台，解决了现有技术中空间转录组分析方法在对细胞类型标注的灵敏度和稳健性仍有待提高的问题。