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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种多组学单细胞测序数据区分恶性细胞的方法、系统、设备和介质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：CN117476101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311568169.2，技术领域涉及：G16B20/10；该发明授权一种多组学单细胞测序数据区分恶性细胞的方法、系统、设备和介质是由郭国骥;叶昉;张爽;傅雨婷设计研发完成，并于2023-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多组学单细胞测序数据区分恶性细胞的方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多组学单细胞测序数据区分恶性细胞的方法、系统、设备和介质，属于肿瘤单细胞测序技术领域。所述方法包括利用分子标记微珠进行高通量单细胞多组学测序；进一步基于多组学单细胞测序数据进行拷贝数变异分析，从而对肿瘤及肿瘤旁组织中的恶性细胞进行区分。利用本发明，能够在多组学水平准确地区分肿瘤中恶性细胞的基因组序列特征与基因表达模式，在临床肿瘤样本的检测与辅助诊断中具有巨大的应用价值。

本发明授权一种多组学单细胞测序数据区分恶性细胞的方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于单细胞多组学测序区分恶性细胞的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获得肿瘤样本和肿瘤旁样本，分别制备单细胞核悬液，将其与分子标记微珠混合并加载到微孔芯片中，在微孔内原位捕获标记细胞核的碱基序列并加上细胞身份标签及分子标签； S2，构建测序文库，并进行单细胞转录组测序、单细胞染色质可及性测序、单细胞基因组测序和单细胞甲基化测序中的至少两种测序，获得不同的单细胞测序数据； S3，针对每一种单细胞测序数据，分别进行如下分析： S31，分别获得肿瘤样本中和肿瘤旁样本中平均拷贝数变异水平，分别作为恶性拷贝数变异期望和正常拷贝数变异期望， S32，将肿瘤样本中和肿瘤旁样本的单细胞测序数据各分为N个子集，对于每个子集，根据以下标准进行判断： 若该子集的平均拷贝数变异水平小于正常拷贝数变异期望，则该子集为正常子集，其细胞为正常细胞；若该子集的平均拷贝数变异水平大于恶性拷贝数变异期望，则该子集为恶性子集，其细胞为恶性细胞；若该子集的平均拷贝数变异介于正常拷贝数变异期望和恶性拷贝数变异期望之间，则该子集为中间态， S33，对于中间态子集，重新分为N个子集，按照S32中的标准进行分类； S34，重复步骤S33，直到没有更多的正常子集或恶性子集，或者达到迭代的最大次数Y， 其中N=20~100，Y=10~50； S4，对步骤S3中不同单细胞测序数据鉴定到的恶性细胞的染色体拷贝数变异模式进行相关性分析，将拷贝数变异模式相同的染色体区域将恶性细胞进行合并，筛选拷贝数变异方向均为“扩增”或“缺失”的染色体区域绘制恶性细胞染色体变异模式图，并对按每个细胞的平均拷贝数水平迭代分组得到的恶性细胞进行合并。

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