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公开(公告)号：CN114944198A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210561789.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明设计一种计算机处理采集设备数据的融合方法，先利用空间型相关性解释对空间转录组数据矩阵进行反卷积算法，利用单细胞信息点获得特异性基因，对单细胞信息点进行降维聚类之后，找到每个细胞信息簇中特异性表达的基因数据，对空间转录组数据矩阵进行反卷积操作，在获得了不同细胞类型的特异性基因数据之后，首先利用半监督主题模型对单细胞信息点进行训练，通过比较主题和细胞类型的相关性，来调整模型的参数；调完参数之后再将空间转录组数据矩阵放入到模型中训练，获得空间转录组数据矩阵中每个细胞信息捕获点S的主题分布情况，即细胞类型组成；然后根据细胞类型组成提高空间转录组数据矩阵图谱分辨率；本发明更有利于生物上的研究。
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公开(公告)号：CN114944198B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210561789.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明设计一种计算机处理采集设备数据的融合方法，先利用空间型相关性解释对空间转录组数据矩阵进行反卷积算法，利用单细胞信息点获得特异性基因，对单细胞信息点进行降维聚类之后，找到每个细胞信息簇中特异性表达的基因数据，对空间转录组数据矩阵进行反卷积操作，在获得了不同细胞类型的特异性基因数据之后，首先利用半监督主题模型对单细胞信息点进行训练，通过比较主题和细胞类型的相关性，来调整模型的参数；调完参数之后再将空间转录组数据矩阵放入到模型中训练，获得空间转录组数据矩阵中每个细胞信息捕获点S的主题分布情况，即细胞类型组成；然后根据细胞类型组成提高空间转录组数据矩阵图谱分辨率；本发明更有利于生物上的研究。
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