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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單細(xì)胞數(shù)據(jù)批次效應(yīng)校正方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116825186B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310723261.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B20/00；該發(fā)明授權(quán)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單細(xì)胞數(shù)據(jù)批次效應(yīng)校正方法是由彭佳杰;楊光設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-06-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單細(xì)胞數(shù)據(jù)批次效應(yīng)校正方法在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單細(xì)胞數(shù)據(jù)批次效應(yīng)校正方法，包括：對(duì)單細(xì)胞數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)序，從而得到高維單細(xì)胞基因表達(dá)計(jì)數(shù)矩陣；對(duì)高維單細(xì)胞基因表達(dá)計(jì)數(shù)矩陣基于識(shí)別模型根據(jù)變分推斷的方式進(jìn)行計(jì)算學(xué)習(xí)，從而去近似估計(jì)后驗(yàn)分布，且利用隨機(jī)生成的高斯噪聲和高維單細(xì)胞數(shù)據(jù)的分布均值和分布方差近似估計(jì)潛在低維表示分布，從而獲得近似的低維表示向量；基于生成模型對(duì)所述低維表示向量進(jìn)行重構(gòu)，從而獲得單細(xì)胞重構(gòu)原始數(shù)據(jù)；其中，在生成模型重構(gòu)所述低維表示向量時(shí)，對(duì)低維表示向量加批次標(biāo)簽，用于去除批次效應(yīng)。

本發(fā)明授權(quán)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單細(xì)胞數(shù)據(jù)批次效應(yīng)校正方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單細(xì)胞數(shù)據(jù)批次效應(yīng)校正方法，其特征在于，所述方法包括： 對(duì)所述單細(xì)胞數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)序，從而得到高維單細(xì)胞基因表達(dá)計(jì)數(shù)矩陣； 對(duì)所述高維單細(xì)胞基因表達(dá)計(jì)數(shù)矩陣基于識(shí)別模型根據(jù)變分推斷的方式進(jìn)行計(jì)算學(xué)習(xí)，從而去近似估計(jì)后驗(yàn)分布，且利用隨機(jī)生成的高斯噪聲和高維單細(xì)胞數(shù)據(jù)的分布均值和分布方差近似估計(jì)潛在低維表示分布，從而獲得近似的低維表示向量； 基于生成模型對(duì)所述低維表示向量進(jìn)行重構(gòu)，從而獲得單細(xì)胞重構(gòu)原始數(shù)據(jù)； 其中，在所述生成模型重構(gòu)所述低維表示向量時(shí)，對(duì)所述低維表示向量加批次標(biāo)簽，用于去除批次效應(yīng)； 在獲得近似的所述低維表示向量的過(guò)程中： 基于星型生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，對(duì)多批次的所述單細(xì)胞數(shù)據(jù)選擇一個(gè)目標(biāo)批次，將其余批次的所述單細(xì)胞數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過(guò)生成器映射到所述目標(biāo)批次所在的數(shù)據(jù)分布空間中，從而校正不同批次的所述單細(xì)胞數(shù)據(jù)之間的批次效應(yīng)； 將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中生成器并入所述識(shí)別模型，從而生成新生成模型，利用所述新生成模型對(duì)所述高維單細(xì)胞基因表達(dá)計(jì)數(shù)矩陣與所述單細(xì)胞重構(gòu)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行判別得分，從而提高所述生成模型重構(gòu)數(shù)據(jù)的能力。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西北工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區(qū)友誼西路127號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。