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龙图腾网获悉上海生物芯片有限公司申请的专利基于单细胞转录组测序数据的分析方法、装置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：CN116189764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310100375.4，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权基于单细胞转录组测序数据的分析方法、装置及设备是由曹群发;张晓娜;蒋敏;韩峻松设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单细胞转录组测序数据的分析方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于单细胞转录组测序数据的分析方法、装置及设备，包括：对单细胞转录组测序表达定量数据进行质控、下游分析及可视化展示，采用格拉布斯检验方法进行细胞过滤以得到有效的单细胞转录组测序定量数据，对其进行初始化分群聚类分析以得到单细胞亚群分类结果；对单细胞亚群分类结果进行筛选以得到目标单细胞亚群，并进行再分群聚类分析以得到单细胞亚亚群分类结果；对单细胞转录组测序定量数据在单细胞亚群间进行显著差异基因筛选分析；基于细胞周期的特征基因进行回归分析，以预测不同细胞类型对应的细胞分裂期。本申请有效地解决了现有单细胞转录组测序定量数据分析的技术复杂问题，让数据分析更简便且可靠，降低了数据分析的难度。

本发明授权基于单细胞转录组测序数据的分析方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于单细胞转录组测序数据的分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取单细胞转录组测序表达定量数据并对其进行质控、下游分析及可视化展示，采用格拉布斯检验方法进行细胞过滤以得到有效的单细胞转录组测序定量数据； 基于所述单细胞转录组测序定量数据进行初始化分群聚类分析以得到单细胞亚群分类结果； 对所述单细胞亚群分类结果进行筛选以得到目标单细胞亚群，并对其进行再分群聚类分析以得到单细胞亚亚群分类结果,使用t-SNE和UMAP两种非线性降维方法对单细胞亚亚群分类结果进行可视化展示； 对所述单细胞转录组测序定量数据在单细胞亚群间进行显著差异基因筛选分析； 基于细胞周期的特征基因进行回归分析，以预测不同细胞类型对应的细胞分裂期； 所述单细胞转录组测序定量数据进行初始化分群聚类分析，具体包括： 1数据标准化：使用优化Relativecounts算法对基因表达量数据进行放缩预处理，所述优化Relativecounts算法的表达式为： ； 其中，表示对应细胞中i基因的表达量； 2特征基因筛选：使用nearZeroVar函数剔除近零方差的特征基因，以保留显著变化的特征基因； 3数据中心化：使用优化最小-最大归一化算法对预处理数据进行中心化操作；所述优化最小-最大归一化算法的计算公式为： ； 其中，maxx表示样本数据的最大值；minx表示样本数据的最小值； 4主成分分析：使用主成分分析法对中心化数据进行降维处理，减少变量； 5细胞分群聚类：基于图算法对细胞进行分群和聚类； 6数据可视化：使用t-SNE和UMAP两种非线性降维方法对单细胞亚群分类结果进行可视化，并将细胞群展示在二维平面上。

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