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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了一种基于共识聚类的空间多组学技术空间域识别方法及系统，属于生物信息学技术领域，获取个细胞的空间组学数据，采用种空间域识别方法对空间组学数据进行识别，得到初步聚类结果；对于采用的种空间域识别方法，计算任意两个方法的预测结果之间的修正兰德系数；基于计算的修正兰德系数获得个相似性矩阵，对于每一个空间域识别方法获得的识别结果，将其转化为一个的相似性矩阵能够有效结合共识聚类和空间组学特性，不仅可以提高空间域的识别精度，也能优化计算效率，对于推动空间组学以及相关生物医学研究具有重要的科学意义和应用价值。
主权项：1.一种基于共识聚类的空间多组学技术空间域识别方法，其特征是，包括：获取多个细胞的空间组学数据，采用种空间域识别方法对空间组学数据的同一样本进行识别，得到初步聚类结果；对于同一样本采用的种空间域识别方法，计算任意两个方法的预测结果之间的修正兰德系数；生成一个的相似性矩阵，其中表示方法和方法的修正兰德系值，基于相似性矩阵生成一个期望相似性矩阵；基于计算的修正兰德系数获得个相似性矩阵，对于每一个空间域识别方法获得的识别结果，将其转化为一个的相似性矩阵；对于个细胞，根据位置信息计算两细胞之间的距离，即欧氏距离，基于欧氏距离使用高斯核函计算相似性，进而获得空间相似性矩阵；对于相似性矩阵B、空间相似性矩阵及期望相似性矩阵，利用均方误差来计算每种方法和空间位置相似性损失函数，对损失函数进行加权求和，迭代优化相似性矩阵，使得损失函数达到最小；使用谱聚类算法对得到的相似性矩阵进行数据分析，并以作为预训练的相似性矩阵，识别空间域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于共识聚类的空间多组学技术空间域识别方法及系统
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