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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异质图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。方法包括：获取空间组学数据并进行数据预处理，得到基因表达数据；利用细胞的空间位置信息将预处理后的空间组学数据的组织图像按照细胞个数划分为多个子图像；基于提取的特征表示构建不同视角下的邻接矩阵；对每一个视角构建一组图编码器，得到图编码特征；基于注意力机制构建异质图；构建训练模型；将待识别的空间组学数据输入至训练后的模型获得多组学空间域信息。该方法能够有效整合和分析空间多组学数据，在多个视角探究空间组学数据，提高空间域识别的准确性和效率，为深入理解细胞间的空间功能关系提供了新的工具和视角。
主权项：1.一种基于异质图的空间多组学技术空间域识别方法，其特征是，包括：获取空间组学数据并进行数据预处理，获得基因表达数据；利用细胞的空间位置信息将预处理后的空间组学数据的组织图像按照细胞个数划分为多个子图像，从多个子图像中提取特征表示；基于提取的特征表示构建不同视角下的邻接矩阵；对每一个视角构建一组图编码器，每一组图编码器包含两层GCN，分别对不同视角下构建的邻接矩阵和基因表达数据进行处理，得到图编码特征，GCN为图卷积神经网络；基于注意力机制构建异质图：利用注意力机制计算图编码特征中每一个视角的潜在特征，将多个视角下的潜在特征相加，即为所有视角的联合潜在特征；基于所有视角的联合潜在特征计算联合概率密度和经验概率密度，基于联合概率密度和经验概率密度，定义自监督的目标函数，构建训练模型；将待识别的空间组学数据输入至训练后的模型获得多组学空间域信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于异质图的空间多组学技术空间域识别方法及系统
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