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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于多组学数据整合的细胞类型识别方法、系统及设备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：CN116226698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310167903.8，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于多组学数据整合的细胞类型识别方法、系统及设备是由张仲楠;陈宇鑫设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多组学数据整合的细胞类型识别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多组学数据整合的细胞类型识别方法、系统及设备，涉及细胞类型识别领域。本发明方法能够有效挖掘每个组学数据的特定信息和不同组学数据之间的共享信息；通过应用实例级对比学习来对齐不同组学间的共享信息，强化了其一致性；应用正交性约束强制分离特定信息和共享信息，提高了信息的纯度，减少了冗余和相互污染；由此获得的样本嵌入表示是完备的，更完备的样本嵌入表示对多组学数据整合和细胞类型识别非常重要，能够极大提高细胞类型识别的准确率。

本发明授权基于多组学数据整合的细胞类型识别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多组学数据整合的细胞类型识别方法，其特征在于，包括： 使用细胞测序技术获取多个单细胞样本的多组学数据集合； 使用自动编码器提取所述多组学数据集合中各个组学数据的共享信息和特定信息； 利用非线性投影函数将提取的共享信息投影到子空间，得到投影后共享信息； 所述利用非线性投影函数将提取的共享信息投影到子空间，得到投影后共享信息，具体包括： 利用非线性投影函数将提取的共享信息投影到子空间，得到投影后共享信息；其中非线性投影函数f·为两层的神经网络；为提取的共享信息中第i个单细胞样本的初始嵌入表示；为投影后共享信息的嵌入表示； 应用实例级对比学习来强化所述投影后共享信息的一致性，得到强化后共享信息； 应用正交性约束分离所述强化后共享信息与所述特定信息； 所述应用正交性约束分离所述强化后共享信息与所述特定信息，具体包括： 应用正交性约束分离所述强化后共享信息与所述特定信息；其中Lort代表损失函数；代表Frobenius范数平方；Cv代表从第v个组学数据中分离出的N个单细胞样本的共享信息所组成的共享信息矩阵；Sv代表从第v个组学数据中分离出的N个单细胞样本的特定信息所组成的特定信息矩阵；V表示多组学数据集合X中包括的组学数量； 根据分离出的共享信息和特定信息构建单细胞样本的完备嵌入表示； 采用聚类算法将多个单细胞样本的完备嵌入表示划分到多个簇中，获取簇对应的聚类标签作为细胞类型识别结果。

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厦门大学，其通讯地址为：361005 福建省厦门市思明区思明南路422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”。

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