[发明专利]细胞功能注释方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种细胞功能注释方法，其特征在于，所述方法包括：

获取组织样本的测序数据，所述测序数据中包含各个测序点的基因表达数据以及空间位置数据，所述测序点对应至少一个细胞；

基于所述测序数据生成所述组织样本的基因测序矩阵，所述基因测序矩阵用于表征所述组织样本中不同空间位置处的基因分布情况；

基于所述基因测序矩阵，通过深度学习方式进行细胞功能注释，得到细胞功能注释结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述测序数据生成所述组织样本的基因测序矩阵，包括：

对所述基因表达数据以及所述空间位置数据进行数据对齐；

基于数据对齐后的所述基因表达数据以及所述空间位置数据，生成基因对应的基因分布矩阵，所述基因分布矩阵用于表征不同空间位置上所述基因的基因表达量；

基于不同基因对应的所述基因分布矩阵，生成所述基因测序矩阵，所述基因测序矩阵为三维矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述基因表达数据以及所述空间位置数据进行数据对齐之后，所述方法还包括：

基于数据对齐后的所述基因表达数据以及所述空间位置数据，过滤所述测序点中的异常测序点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于数据对齐后的所述基因表达数据以及所述空间位置数据，过滤所述测序点中的异常测序点，包括：

基于数据对齐后的所述基因表达数据以及所述空间位置数据，确定各个细胞的转录本数量和基因表达量；

将所述转录本数量不属于数量区间，或，基因表达量不属于表达量区间的细胞确定为异常细胞；

过滤所述异常细胞对应的所述异常测序点。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于不同基因对应的所述基因分布矩阵，生成所述基因测序矩阵，包括：

对各个所述基因分布矩阵中的所述基因表达量进行归一化处理，得到归一化基因分布矩阵；

对所述归一化基因分布矩阵进行三维拼接，得到所述基因测序矩阵。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于不同基因对应的所述基因分布矩阵，生成所述基因测序矩阵之后，所述方法还包括：

基于所述基因测序矩阵，确定高表达且高可变基因；

基于所述高表达且高可变基因对所述基因测序矩阵进行降维处理，其中，降维处理后的所述基因测序矩阵中包含所述高表达且高可变基因对应的所述基因分布矩阵。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述基因测序矩阵，确定高表达且高可变基因，包括：

基于所述基因测序矩阵，确定各个基因的平均表达强度以及可变性方差，所述平均表达强度基于基因总表达量和测序点数量确定得到，所述可变性方差用于表征不同测序点处同一基因的基因表达量差异；

基于所述平均表达强度和所述可变性方差确定所述高表达且高可变基因。

8.根据权利要求1至7任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述基因测序矩阵，通过深度学习方式进行细胞功能注释，得到细胞功能注释结果，包括：

将所述基因测序矩阵输入功能分割模型，得到所述功能分割模型输出的功能分割结果，所述功能分割模型通过深度学习方式训练得到，所述功能分割结果中包含所述测序点对应的所述细胞功能注释结果。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于标准功能分区图，生成训练样本对应的功能分割掩膜，所述标准功能分区图对应的标准样本与所述训练样本属于同一组织类型，所述功能分割掩膜包含所述训练样本中各个样本测序点对应的细胞功能注释；

获取所述训练样本的样本测序数据；

基于所述样本测序数据生成所述训练样本的样本基因测序矩阵；

将所述样本基因测序矩阵输入所述功能分割模型，得到所述功能分割模型输出的功能分割预测结果；

将所述功能分割掩膜作为所述功能分割预测结果的监督，训练所述功能分割模型。