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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于图神经网络自监督聚类的单细胞识别方法及设备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：CN115798593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211537928.4，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于图神经网络自监督聚类的单细胞识别方法及设备是由张睿;吴红艳;蔡云鹏;林越;郑奕嘉设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络自监督聚类的单细胞识别方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络自监督聚类的单细胞识别方法及设备，所述方法包括：获取不同批次的单细胞，对单细胞进行测序得到细胞基因计数矩阵，将接收到单细胞转录组数据构建细胞‑基因图网络；构建多个细胞子图，并对细胞子图进行合并得到细胞互作图网络；获取细胞互作图网络的低维单细胞测序数据，将低维单细胞测序数据输入到变分自编码器进行处理，并优化得到最优细胞高斯隐变量表征，并进行自监督单细胞聚类以完成单细胞的类型识别。本发明对跨批次的单细胞转录组数据，构建基因‑细胞互作关系网络及细胞表征并进行聚类，从而达到细胞类型的准确识别且针对批次效应、基因缺失等问题实现优化，为单细胞的下游分析精度提供保证。

本发明授权一种基于图神经网络自监督聚类的单细胞识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络自监督聚类的单细胞识别方法，其特征在于，所述基于图神经网络自监督聚类的单细胞识别方法包括： 获取不同批次的单细胞，对所述单细胞进行测序得到细胞基因计数矩阵，基于所述细胞基因计数矩阵接收单细胞转录组数据，并基于所述单细胞转录组数据构建细胞-基因图网络； 基于所述细胞-基因图网络构建多个细胞子图，并对所述细胞子图进行合并得到单细胞的细胞互作图网络； 所述基于所述细胞-基因图网络构建多个细胞子图，并对所述细胞子图进行合并得到单细胞的细胞互作图网络，具体包括： 当所述细胞-基因图网络中存在两个细胞与关联基因均有边连接时，对所述两个细胞与所述关联基因的权重进行求和平均计算得到所述两个细胞的边的权重，并基于所述边的权重得到所述细胞-基因图网络中基因总数的细胞子图； 若所述两个细胞在多个所述细胞子图中均存在边连接，则对多个所述细胞子图进行合并，对合并后细胞子图中边的权重进行求和平均计算得到合并后两个细胞的边的权重，并基于合并后的边的权重得到单细胞的细胞互作图网络； 获取所述细胞互作图网络的低维单细胞测序数据，将所述低维单细胞测序数据输入到变分自编码器进行处理，得到所述单细胞转录组数据的细胞高斯隐变量表征； 对所述细胞高斯隐变量表征进行优化得到最优细胞高斯隐变量表征，并基于所述最优细胞高斯隐变量表征对单细胞进行自监督单细胞聚类以完成单细胞的类型识别。

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