[发明专利]一种基于单细胞RNA测序数据识别细胞类型的方法有效
| 申请号： | 201911042318.5 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110797089B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 张伟;徐佳;李圆媛;陈海林;薛晓丽 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G16B40/30 |
| 代理公司： | 南昌华成联合知识产权代理事务所(普通合伙) 36126 | 代理人： | 张建新 |
| 地址： | 330013 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于单细胞RNA测序数据识别细胞类型的方法。该方法有效地将高维矩阵低秩表示(Low Rank Representation)模型和图正则化理论结合起来，同时考虑数据的全局结构和局部结构特征来构建优化模型，通过采用交替方向乘子法(ADMM)来求解模型得到可靠的细胞与细胞间相似性矩阵，然后采用谱聚类方法对相似性矩阵进行聚类，从而实现对单细胞进行聚类，识别细胞类型。该方法可以显著提高单细胞RNA测序数据的聚类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 单细胞 rna 序数 识别 细胞 类型 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于单细胞RNA测序数据识别细胞类型的方法，包括以下步骤：/n(1)基于单细胞RNA测序数据，定义一个基于低秩表示的同时刻画数据全局结构和局部关联特征结构的优化模型；/n(2)基于优化模型建立增广的拉格朗日函数，采用交替方向乘子法来优化目标函数值，获得迭代优化后的细胞-细胞间相似性矩阵S；/n(3)采用谱聚类方法对所述的相似性矩阵S进行聚类，从而得到对应的细胞类型划分。/n
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