-
公开(公告)号:CN117476107A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311263903.4
申请日:2023-09-27
申请人: 扬州大学
IPC分类号: G16B30/00 , G16B40/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06F18/23213
摘要: 本发明公开了一种基于残差图神经网络的多任务细胞分析方法及系统,包括:对单细胞转录组数据进行归一化,从归一化后的数据中选出转录水平最高的前2000个基因,获得新的单细胞转录组数据;根据所述新的单细胞转录组数据,构建并训降噪自编码器,对原始的单细胞转录组数据降维,获得降维后的特征表示;使用所述降维后的特征表示构建邻接矩阵,构建残差图神经网络模型;连接所述图神经网络模型与所述降噪自编码器,构建双重自我监督模型并训练;根据所述双重自我监督模型,输出单细胞转录组数据的聚类结果、插补结果以及低维表示。本发明提供的方法及系统极大提高了网络抽取的特征鉴别性,提高各个单细胞分析任务的性能。
-
公开(公告)号:CN118609662A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410701693.0
申请日:2024-05-31
申请人: 扬州大学
IPC分类号: G16B40/00 , G16B40/30 , G16B40/20 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0895
摘要: 本发明公开了一种基于视图增强的图嵌入元基因组分箱方法及系统,涉及生物信息学元基因组分箱技术领域,包括对数据集样本的元基因组预先计算组成和丰度特征,并获取源数据表示为图数据形式,构建变分自编码器生成重叠群低维嵌入的输入;使用图数据进行随机增强生成原始图数据的两个视图,并输入到共享图神经网络编码器中;通过共享图神经网络编码器,引入特征级目标函数学习节点表示,返回最佳节点嵌入结果,通过迭代聚类算法,对重叠群进行聚类。本发明所述方法通过随机增强能力在原始基因组数据中生成多样化的图数据,并且通过引入基于典范相关分析的特征级目标函数可以简化数据的表示学习过程,更好地支持元基因组学研究中的各种分析任务。
-
公开(公告)号:CN110331229A
公开(公告)日:2019-10-15
申请号:CN201910725242.X
申请日:2019-08-07
申请人: 扬州大学
IPC分类号: C12Q1/6895 , C12N15/11
摘要: 本发明属于生物技术领域,具体涉及一种鉴定CC染色体组野生稻的鉴定引物和CC染色体组野生稻的鉴定方法。本发明所述鉴定引物的序列如SEQ ID No.5和SEQ ID No.6所示。所述鉴定方法是:采集待鉴定水稻根尖和叶片,提取叶片总DNA;以根尖鉴定染色体数;以鉴定染色体数目为24条的待鉴定水稻的样品叶片总DNA为模板,利用序列如SEQ ID No.5和SEQ ID No.6的引物组合对待测样品进行PCR扩增;PCR反应结束后对PCR产物进行琼脂糖凝胶电泳,结果在317bp处出现特异性扩增条带的样品即为CC染色体组野生稻的阳性判定结果。本发明的方法结果稳定、操作简单、高效而且成本低。
-
-