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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明涉及一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法及系统，其中方法包括：获取不同类型的空间转录组数据并进行预处理和归一化；根据基因组位置为基因表达计数数据添加注释并排序，进而对基因进行分组；构建空间邻居图，计算空间统计；基于邻接矩阵构建空间邻居图，对图神经网络进行训练；识别可信的二倍体基本单元，并估计拷贝数；在空间邻居图中加入估计的拷贝数，重新训练图神经网络模型，得到潜在嵌入；根据估计的拷贝数，运用分割算法确定断点，获得每个基本单元和空间克隆的拷贝数轮廓；利用潜在嵌入进行下游任务分析，并扩展到不同空间组学样本进行比较分析。与现有技术相比，本发明具有肿瘤进化模式预测准确、分析效率高等优点。
主权项：1.一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据获取与加载：获取不同类型的空间转录组数据，包括基因表达数据和空间位置信息；S2，数据预处理：对获取的空间转录组数据进行预处理和归一化；S3，基因注释与分组：根据基因组位置为基因表达计数数据添加注释并排序，进而对基因进行分组；S4，构建空间邻居图，计算空间统计量：利用空间转录组数据中的空间位置信息和基因表达数据，构建反映细胞间空间关系的邻接矩阵，并计算空间统计量，所述邻接矩阵表示每个细胞及其邻近细胞之间的连接关系；S5，图神经网络模型训练：基于邻接矩阵构建空间邻居图，作为图神经网络模型的输入，对模型进行训练，从空间邻居图中学习特征；S6，拷贝数估计和二倍体基本单元识别：识别可信的二倍体基本单元，初步估计空间组学中各个基本单元的拷贝数；S7，综合空间图构建：在空间邻居图中加入估计的拷贝数，构建表示肿瘤异质性的综合空间图，重新训练图神经网络模型，捕捉组织样本中遗传变异的空间分布，得到潜在嵌入；S8，断点确定与拷贝数轮廓构建：根据估计的拷贝数，运用分割算法确定断点，获得每个基本单元和空间克隆的拷贝数轮廓；S9，下游任务分析：利用潜在嵌入进行下游任务分析，构建肿瘤进化树，并对恶性和非恶性细胞进行分类，分析肿瘤异质性；S10，跨样本分析：扩展到不同空间组学样本，对原发肿瘤和转移瘤进行比较分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法及系统
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