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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明涉及一种基于图神经网络的空间转录组空间域识别方法及系统。所述方法包括：采集空间转录组数据集进行数据预处理，对基因表达数据进行降维得到低维特征表示；基于所述空间转录组数据集确定距离相似性、组织学图像相似性、基因表达相似性，构建图结构；构建多视图图神经网络模型，将网络输入至所述多视图图神经网络模型中，对空间转录组空间域进行识别。通过基于空间转录组数据集确定距离相似性、组织学图像相似性、基因表达相似性构建图结构，可以更充分、更全面地使用了空间转录组数据，并使用多视图图神经网络模型，可以从多个视角学习嵌入特征，从而实现更精确的空间域识别。
主权项：1.一种基于图神经网络的空间转录组空间域识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集通过空间转录组测序技术生成的空间转录组数据集，对所述空间转录组数据集进行数据预处理，并对预处理后的数据中的基因表达数据进行降维，得到基因表达数据的低维特征表示；基于所述空间转录组数据集确定距离相似性、组织学图像相似性、基因表达相似性，并根据所述距离相似性、组织学图像相似性、基因表达相似性构建图结构，得到空间相邻网络、组织学图像相似网络、基因表达相似网络；构建多视图图神经网络模型，所述多视图图神经网络模型具有多视图图卷积编码器、一致性嵌入编码器；将所述低维特征表示、所述空间相邻网络、组织学图像相似网络、基因表达相似网络输入至所述多视图图神经网络模型中，对空间转录组空间域进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 基于图神经网络的空间转录组空间域识别方法及系统
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