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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种空间转录组细胞聚类、分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：CN114091603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202111385235.3，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权一种空间转录组细胞聚类、分析方法是由李家琛;陈思衡;潘小勇;袁野;沈红斌设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间转录组细胞聚类、分析方法在说明书摘要公布了：一种空间转录组细胞聚类方法，包括步骤：对于空间转路组中每个细胞基因表达进行预处理；根据所述空间转路组的细胞坐标生成邻接矩阵A，获得空间转录组细胞的图结构表示，由细胞特征矩阵X表示细胞基因表达，将邻接矩阵A和细胞特征矩阵X输入经过训练的图卷积神经网络模型DGI；所述图卷积神经网络模型DGI输出具有空间信息的结点特征表示；对所述结点特征表示采用降维、聚类算法处理后，识别、获得所述空间转录组细胞类型。

本发明授权一种空间转录组细胞聚类、分析方法在权利要求书中公布了：1.一种空间转录组细胞聚类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对空间转录组中每个细胞基因表达进行预处理，具体包括： 步骤1.1，计算每个基因在所有细胞中的平均表达量，低于第一设定阈值的基因将被排除，高于等于第一设定阈值的基因被纳入第一基因集； 步骤1.2，计算第一基因集中各个基因在所有细胞中的表达量的标准差，低于第二设定阈值的基因将被排除，高于等于第二设定阈值的基因被纳入第二基因集； 步骤1.3，针对不同批次下获得的空间转录组数据，使用Scanorama去除批次效应，该空间转录组数据包含细胞空间坐标和各细胞内的基因表达量； 步骤1.4，根据第二基因集内的基因，对每个细胞的基因进行归一化，即， 细胞i，其第j个基因归一化为：； 为各基因表达量，即为所得到的细胞i的第j维特征,可得细胞特征矩阵X=，1=i=N,1=j=N,i不等于j，N为细胞总数； 2根据所述空间转录组的细胞坐标生成邻接矩阵A，获得空间转录组细胞的图结构表示，由细胞特征矩阵X表示细胞基因表达，所述的邻接矩阵A生成方法包括： 步骤2.1，对于同一个批次下的细胞组，第i个细胞二维空间坐标为，第j个细胞的坐标为，则这两个细胞间的欧式距离为，该细胞组的距离矩阵为为细胞的个数； 步骤2.2，根据距离矩阵，设置阈值，得到其邻接矩阵， 其中，； 步骤2.3，引入权重因子，获得邻接矩阵为为对角矩阵，； 3将邻接矩阵A和细胞特征矩阵X输入经过训练的图卷积神经网络模型DGI； 所述图卷积神经网络模型DGI模型包含4个图卷积层， 在第l个图卷积层内，节点特征为： ,其中和分别是第层的输入和输出，是该层用于特征变换的权重矩阵， 是加入了self-loops的邻接矩阵,即， 最后一个卷积层的输入为PReLU激活函数， ,其中是一个可学习的参数； 4所述图卷积神经网络模型DGI输出具有空间信息的结点特征表示； 5对所述结点特征表示采用PCA算法降低所述结点特征的维度； 6使用K-means++算法对PCA降维后的结点进行聚类，从而发现不同的细胞类型。

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