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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利单细胞识别方法和存储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：CN121354689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511914326.X，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权单细胞识别方法和存储介质是由谢彬;陈高祥;郑航;张宁;谢正阳;冯琳清设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本单细胞识别方法和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种单细胞识别方法和存储介质，其中，该单细胞识别方法包括：获取单细胞原始基因表达数据、基因标签对照表和预训练先验基因特征数据；基于单细胞原始基因表达数据得到校正数据，并生成细胞监督标签，再结合基因标签对照表构建单细胞基因集活性矩阵；基于上述矩阵、标签、先验数据和校正数据，生成训练数据集，输入至初始细胞深度学习网络的分类器和重构模块中，得到分类结果和构活性矩阵；通过标签损失和重构损失加权合并得到总损失，反向传导梯度迭代训练，生成细胞深度学习网络；将校正数据输入该网络，推理得到细胞融合嵌入结果，进而得到单细胞识别结果。通过本申请，解决了单细胞识别准确率低的问题。

本发明授权单细胞识别方法和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种单细胞识别方法，其特征在于，包括： 获取单细胞原始基因表达数据、基因标签对照表和预训练先验基因特征数据； 基于所述单细胞原始基因表达数据，至少经过标准化处理后得到单细胞校正基因表达数据；基于所述单细胞校正基因表达数据，生成细胞监督标签； 基于所述单细胞原始基因表达数据和所述单细胞校正基因表达数据中的一个直接或进一步处理后得到的基因表达矩阵，与所述基因标签对照表，构建单细胞基因集活性矩阵； 基于所述单细胞基因集活性矩阵、所述细胞监督标签、所述预训练先验基因特征数据和所述单细胞校正基因表达数据，生成训练数据集，并将所述训练数据集输入至初始细胞多模态深度学习网络的分类器和重构模块中，得到细胞预测分类结果和单细胞基因集重构活性矩阵； 基于所述细胞预测分类结果和所述细胞监督标签的差异得到标签损失，基于所述单细胞基因集重构活性矩阵和所述单细胞基因集活性矩阵的差异得到重构损失，加权合并所述标签损失和所述重构损失计算得到总损失结果，将所述总损失结果的梯度反向传导至所述初始细胞多模态深度学习网络进行迭代训练，基于所述总损失结果判断终止训练并生成细胞多模态深度学习网络； 将单细胞校正基因表达数据输入至所述细胞多模态深度学习网络，推理得到细胞融合嵌入结果；基于所述细胞融合嵌入结果，得到单细胞识别结果。

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