深圳大学杜智华获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利单细胞注释图注意力模型的训练方法、单细胞注释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：CN119864086B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411879204.7，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权单细胞注释图注意力模型的训练方法、单细胞注释方法是由杜智华;刘睿设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本单细胞注释图注意力模型的训练方法、单细胞注释方法在说明书摘要公布了：本公开提供一种单细胞注释图注意力模型的训练方法、单细胞注释方法，训练方法包括：获得包括训练样本的训练集和包括测试样本的测试集，构建包括训练样本和测试样本的混合图，将混合图通过图注意力层进行特征学习，以生成节点嵌入特征，基于预先训练的细胞状态辅助模型，对获得细胞状态数据进行处理，得到中间嵌入特征，将节点嵌入特征和中间嵌入特征进行融合，得到融合特征，根据混合图、中间嵌入特征、融合特征，选择信息量最大的样本，并将信息量最大的样本作为新的训练样本进行下一轮训练，直至满足预设终止迭代条件，得到单细胞注释图注意力模型。解决了样本标签不足的问题，且提高了单细胞注释图注意力模型的注释准确性。
本发明授权单细胞注释图注意力模型的训练方法、单细胞注释方法在权利要求书中公布了：1.一种单细胞注释图注意力模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获得包括训练样本的训练集和包括测试样本的测试集，其中，所述训练样本和测试样本分别包括单细胞基因表达数据； 构建包括训练样本和测试样本的混合图，其中，所述混合图中包括节点和边，每个节点代表一个单细胞的基因表达数据的样本特征，连接两个节点的边表示所述两个节点之间的相似性或相关性； 将所述混合图通过图注意力层进行特征学习，以生成节点嵌入特征； 基于预先训练的细胞状态辅助模型，对获得细胞状态数据进行处理，得到中间嵌入特征，其中，所述中间嵌入特征用于表征细胞功能状态； 基于所述细胞状态辅助模型将所述节点嵌入特征和所述中间嵌入特征进行融合，得到融合特征； 根据所述混合图、所述中间嵌入特征、所述融合特征，选择信息量最大的样本，并将所述信息量最大的样本作为新的训练样本进行下一轮训练，直至满足预设终止迭代条件，得到单细胞注释图注意力模型。
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