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公开(公告)号：CN118969078A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410914627.1
申请日：2024-07-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: G16B20/50 , G16B40/00 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法及系统，其中方法包括：获取不同类型的空间转录组数据并进行预处理和归一化；根据基因组位置为基因表达计数数据添加注释并排序，进而对基因进行分组；构建空间邻居图，计算空间统计；基于邻接矩阵构建空间邻居图，对图神经网络进行训练；识别可信的二倍体基本单元，并估计拷贝数；在空间邻居图中加入估计的拷贝数，重新训练图神经网络模型，得到潜在嵌入；根据估计的拷贝数，运用分割算法确定断点，获得每个基本单元和空间克隆的拷贝数轮廓；利用潜在嵌入进行下游任务分析，并扩展到不同空间组学样本进行比较分析。与现有技术相比，本发明具有肿瘤进化模式预测准确、分析效率高等优点。
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