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龙图腾网获悉西南医科大学附属医院;四川省肿瘤医院申请的专利一种转录组测序数据的聚类方法及系统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：CN120126581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510619545.9，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权一种转录组测序数据的聚类方法及系统是由吴海静;文庆莲;成星函;胡婷;江沅峰;王欢设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种转录组测序数据的聚类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种转录组测序数据的聚类方法及系统。应用于数据处理技术领域，所述方法包括：采集若干名患者的宫颈腺癌和癌旁组织标本，并进行数据预处理，得到标准化的基因表达矩阵；基于潜在类别模型与子联盟划分结合的聚类分析方法对所述标准化的基因表达矩阵进行聚类操作，得到聚类后的基因集合；对聚类后的基因集合进行基因功能注释，将功能注释后的聚类结果与宫颈腺癌的临床特征进行关联分析，得到基因表达与临床特征的关联性；基于聚类分析和关联分析结果，构建基于变分自编码器和Gamma混合模型的深度聚类预测模型，以预测患者预后风险或者化疗敏感性。本发明解决了高维转录组数据聚类稳定性差、预后预测精度低的问题。

本发明授权一种转录组测序数据的聚类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种转录组测序数据的聚类方法，其特征在于，包括： 采集若干名患者的宫颈腺癌和癌旁组织标本，并对所述标本进行转录组测序和对转录组测序数据进行预处理，得到标准化的基因表达矩阵； 基于潜在类别模型与子联盟划分结合的聚类分析方法对所述标准化的基因表达矩阵进行聚类操作，通过因子分析和潜在类别模型建模样本基因表达数据，结合纳什稳定性约束的子联盟划分，最大化基因表达相似性及潜在类别联合分布，得到聚类后的基因集合； 其中，基于潜在类别模型与子联盟划分结合的聚类分析方法对所述标准化的基因表达矩阵进行聚类操作包括： 采用因子分析构建基因表达数据模型： ； 其中，X为基因表达数据，Λ为因子载荷矩阵，ε为误差项，为类别m的混合系数，是类别m的参数；表示第i个样本的真实标签；M为类别总数； 基于余弦相似度度量函数计算样本间基因表达相似性，根据预设阈值δ划分子联盟； 在子联盟划分过程中，每个样本i归属于第k个子联盟，其个体效用定义为，其中，表示样本i和样本j的特征；表示第k个子联盟；为样本i和样本j之间的余弦相似度度量函数；：样本i的个体效用，即它与同一子联盟内所有其他样本的相似度总和； 通过纳什稳定性约束确保样本在子联盟中的个体效用不低于迁移至其他子联盟后的个体效用； 优化目标函数包括基因表达相似性和潜在类别联合分布，目标函数为： ； 其中，WC由基因表达相似性度量指导子联盟划分；：最终的最优子联盟划分方案；λ：平衡参数，控制基因表达相似性与类别模型计算类别概率部分的权重；：第k个子联盟的先验概率；K：子联盟总数；N：样本总数；：给定第k个子联盟的参数时，样本i服从该类别（即属于第k个子联盟）的条件概率；：由潜在类别模型的计算类别概率，衡量样本属于不同类别的可能性； 通过优化权重λ、优化类别参数和混合系数以获得最佳的宫颈腺癌基因表达分类； 对聚类后的基因集合进行基因功能注释，将功能注释后的聚类结果与宫颈腺癌的临床特征进行关联分析，得到基因表达与临床特征的关联性； 基于聚类分析和关联分析结果，构建基于变分自编码器和Gamma混合模型的深度聚类预测模型，以预测患者预后风险及化疗敏感性。

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南医科大学附属医院;四川省肿瘤医院，其通讯地址为：646099 四川省泸州市太平街25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”。