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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于生成对抗网络的单细胞数据批次效应校正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116825186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310723261.5，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权基于生成对抗网络的单细胞数据批次效应校正方法是由彭佳杰;杨光设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的单细胞数据批次效应校正方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于生成对抗网络的单细胞数据批次效应校正方法，包括：对单细胞数据进行测序，从而得到高维单细胞基因表达计数矩阵；对高维单细胞基因表达计数矩阵基于识别模型根据变分推断的方式进行计算学习，从而去近似估计后验分布，且利用随机生成的高斯噪声和高维单细胞数据的分布均值和分布方差近似估计潜在低维表示分布，从而获得近似的低维表示向量；基于生成模型对所述低维表示向量进行重构，从而获得单细胞重构原始数据；其中，在生成模型重构所述低维表示向量时，对低维表示向量加批次标签，用于去除批次效应。

本发明授权基于生成对抗网络的单细胞数据批次效应校正方法在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗网络的单细胞数据批次效应校正方法，其特征在于，所述方法包括： 对所述单细胞数据进行测序，从而得到高维单细胞基因表达计数矩阵； 对所述高维单细胞基因表达计数矩阵基于识别模型根据变分推断的方式进行计算学习，从而去近似估计后验分布，且利用随机生成的高斯噪声和高维单细胞数据的分布均值和分布方差近似估计潜在低维表示分布，从而获得近似的低维表示向量； 基于生成模型对所述低维表示向量进行重构，从而获得单细胞重构原始数据； 其中，在所述生成模型重构所述低维表示向量时，对所述低维表示向量加批次标签，用于去除批次效应； 在获得近似的所述低维表示向量的过程中： 基于星型生成对抗网络，对多批次的所述单细胞数据选择一个目标批次，将其余批次的所述单细胞数据统一通过生成器映射到所述目标批次所在的数据分布空间中，从而校正不同批次的所述单细胞数据之间的批次效应； 将生成对抗网络中生成器并入所述识别模型，从而生成新生成模型，利用所述新生成模型对所述高维单细胞基因表达计数矩阵与所述单细胞重构原始数据进行判别得分，从而提高所述生成模型重构数据的能力。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。