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申请/专利权人：中南大学

摘要：本公开实施例中提供了一种基于拓扑特性的稀有类型细胞检测方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：输入一个单细胞表达谱、N个细胞和M个基因，计算KNN最近邻距离矩阵X；根据每个细胞与其他k个近邻细胞的距离向量，计算该细胞的四个领域拓扑特性，并以此构建细胞领域拓扑特征矩阵R；基于拓扑特征矩阵R，结合局部异常因子检测算法计算每个细胞的稀有性分数，并根据自适应参数优化方法设定阈值，输出稀有类型细胞的二元预测结果；将稀有类型细胞的二元预测结果结合社区发现算法进一步对稀有细胞进行亚群划分。通过本公开的方案，从稀有类型细胞近邻差异出发构建拓扑特征矩阵降低了数据维度，提升了预测效率、精准度和适应性。

主权项：1.一种基于拓扑特性的稀有类型细胞检测方法，其特征在于，包括：步骤1，输入一个单细胞表达谱、N个细胞和M个基因，通过数据预处理保留表达散度排名靠前的M1个高可变基因构成特征矩阵，并对得到的特征矩阵计算KNN最近邻距离矩阵X；步骤2，对得到N个细胞与k个近邻细胞距离构成的近邻距离矩阵X，根据每个细胞与其他k个近邻细胞的距离向量，计算其熵值HX、平均值中位数m0.5和偏度g作为该细胞的四个领域拓扑特性，并以此构建细胞领域拓扑特征矩阵R；所述步骤2具体包括：计算熵值拓扑特征HX的公式表示为： 其中pxij表示第i个细胞的第j位近邻距离的概率，其公式表示为： 领域拓扑特征代表平均值拓扑特征，其公式表示为： 采用X0.5代表中位数拓扑特征，其计算方式表示为:当近邻数k为奇数时， 当近邻数k为偶数时， 采用SkewX代表偏度拓扑特征，其计算方式表示为：SkewXi＝g[xi1,xi2,xi3,…,xik],i∈1,2,…,N其中k表示近邻数，N表示细胞数量，xij表示第i个细胞的第j个近邻距离，HX表示熵值，表示平均值，m0.5表示中位数和g表示偏度；根据以上的四个拓扑特征构建拓扑特征矩阵R： 步骤3，基于拓扑特征矩阵R，结合局部异常因子检测算法计算每个细胞的稀有性分数，并根据自适应参数优化方法设定阈值，输出稀有类型细胞的二元预测结果，其中，所述局部异常因子检测算法的表达式为表示细胞i领域点Nki的局部可达密度与细胞i的局部可达密度之比的平均数；其中，lrdi表示细胞i的局部可达密度，公式表示为： 可达距离distanceki,p表示为：distanceki,p＝max{distancekp,di,p}其中，distanceki,p表示细胞p到细胞i的第k可达距离，至少为p的k近邻距离或者是i和p的距离，di,p表示为i和p之间的距离；步骤4，将稀有类型细胞的二元预测结果结合社区发现算法进一步对稀有细胞进行亚群划分。

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