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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种融合单细胞转录组的空间转录组生物组织亚结构解析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115359845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210944249.2，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种融合单细胞转录组的空间转录组生物组织亚结构解析方法是由刘佳贝;陈新;李浩宇;黄永慧设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合单细胞转录组的空间转录组生物组织亚结构解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合单细胞转录组的空间转录组生物组织亚结构解析方法、系统及计算机可读存储介质，包括以下步骤：S1.获取公开的空间转录组数据并进行预处理；S2.利用STAGATE框架对预处理后的空间转录组数据进行编码，使用Louvain算法对编码结果进行聚类，得到空间转录组数据聚类结果；S3.获取公开的单细胞RNA测序数据并进行预处理，将预处理后的单细胞RNA测序数据划分为训练数据集和测试数据集；S4.利用训练数据集和测试数据集对XGBoost分类模型进行训练，空间转录组数据同源的单细胞测序数据集进行分类，得到单细胞分类结果；S5.利用超图分割对空间转录组数据聚类结果和单细胞分类结果进行集成。本发明提高了空间转录数据的聚类精度及单细胞数据分类准确度。

本发明授权一种融合单细胞转录组的空间转录组生物组织亚结构解析方法在权利要求书中公布了：1.一种融合单细胞转录组的空间转录组生物组织亚结构解析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取公开的空间转录组数据并进行预处理； S2.利用STAGATE框架对预处理后的空间转录组数据进行编码，使用Louvain算法对编码结果进行聚类，得到空间转录组数据聚类结果； 所述STAGATE框架包括：空间邻居网络SNN和图注意力自动编码器，其中，所述图注意力自动编码器用于学习具有空间信息和基因表达的低维潜在向量，空间邻居网络SNN构建的具体过程为： 根据预定义的半径r将空间信息转换为无向邻居网络，定义A为SNN的邻接矩阵，当且仅当节点i和节点j之间的欧几里德距离小于r时，Aij＝1，Aij表示邻接矩阵A的第i行，第j列元素；对于其他不同技术的空间转录组数据，则根据数据的具体分辨率选择r，以每个节点为圆心，以r为半径，平均包含6-15个邻居节点；最后给每个节点添加自循环； S3.获取公开的单细胞RNA测序数据并进行预处理，将预处理后的单细胞RNA测序数据划分为训练数据集和测试数据集； S4.利用训练数据集和测试数据集对XGBoost分类模型进行训练，空间转录组数据同源的单细胞测序数据集进行分类，得到单细胞分类结果； S5.利用超图分割对空间转录组数据聚类结果和单细胞分类结果进行集成，具体步骤为： 首先构成超图G，V代表所有基聚类的结果簇的集合，Ci为其中的一个簇，E代表基于V构建的超边ei的集合，超边同时连接的点数大于或等于2个，每条超边中包含有多个节点，超边与超边之间包含的节点可以有重复，权重 构成超图后，用MCLA算法将图G分割成k个平衡的元簇类每个元簇类被一个表征示例和元簇类间的关联程度的m维指示向量 所表示，接下来将每个示例分配给与其最相关的元簇类，得到集成聚类簇λ，既优化后的最终聚类结果。

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