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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東藥科大學(xué)申請(qǐng)的專利基于自監(jiān)督變分自編碼器的單細(xì)胞多樣品混樣測(cè)序拆分方法和設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119132390B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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：202411233840.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B20/20；該發(fā)明授權(quán)基于自監(jiān)督變分自編碼器的單細(xì)胞多樣品混樣測(cè)序拆分方法和設(shè)備是由徐斯文;魏澳嘉;陸紫簫;陳品靜;伍曉鳳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自監(jiān)督變分自編碼器的單細(xì)胞多樣品混樣測(cè)序拆分方法和設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于自監(jiān)督變分自編碼器的單細(xì)胞多樣品混樣測(cè)序拆分方法和設(shè)備。所述方法包含步驟：S1.篩選候選SNP；S2.統(tǒng)計(jì)各細(xì)胞在候選SNP處的基因型；S3.構(gòu)建單細(xì)胞基因型矩陣；S4.構(gòu)建變分自編碼器模型；S5.使用訓(xùn)練好的模型，得到矩陣各個(gè)細(xì)胞的隱變量表示；S6.對(duì)各個(gè)細(xì)胞的隱變量進(jìn)行無監(jiān)督聚類；S7.基于聚類的結(jié)果，計(jì)算各個(gè)細(xì)胞與所屬細(xì)胞簇的相似性，識(shí)別并刪除雙細(xì)胞，最終完成對(duì)單細(xì)胞多樣品混樣測(cè)序數(shù)據(jù)的拆分。采用本發(fā)明技術(shù)可以有效利用各個(gè)混樣樣品之間自身特異的基因型差異信息，對(duì)單細(xì)胞多樣品混合測(cè)序進(jìn)行拆分。本發(fā)明的適用對(duì)象包括針對(duì)正常樣品、腫瘤樣品以及細(xì)胞系樣品的單細(xì)胞測(cè)序?qū)嶒?yàn)。

本發(fā)明授權(quán)基于自監(jiān)督變分自編碼器的單細(xì)胞多樣品混樣測(cè)序拆分方法和設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自監(jiān)督變分自編碼器的單細(xì)胞多樣品混樣測(cè)序拆分方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.識(shí)別混樣測(cè)序數(shù)據(jù)中的所有潛在的變異，并對(duì)潛在變異進(jìn)行過濾，保留其中的SNP位點(diǎn)，篩選出候選SNP；在識(shí)別變異過程中，先保留堿基質(zhì)量大于30、至少兩個(gè)reads中出現(xiàn)、覆蓋度超過40、使用最佳的3個(gè)等位基因和比對(duì)質(zhì)量值超過30的候選SNV位點(diǎn)，再過濾出其中的SNP，作為候選的變異位點(diǎn)；S2.對(duì)各個(gè)細(xì)胞在候選SNP進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到各個(gè)細(xì)胞在候選SNP處的基因型種類；S3.將稀疏矩陣轉(zhuǎn)為單細(xì)胞基因型矩陣，對(duì)矩陣中各個(gè)細(xì)胞的SNP進(jìn)行過濾、篩選以及數(shù)據(jù)填充，最后進(jìn)行編碼，構(gòu)建單細(xì)胞基因型矩陣；具體地，將在99%的細(xì)胞中均缺失的SNP以及80%的細(xì)胞中均相同的SNP位點(diǎn)過濾掉，再根據(jù)矩陣的缺失程度，通過計(jì)算各個(gè)細(xì)胞之間的相似程度，選擇最相近的20個(gè)細(xì)胞進(jìn)行填充，得到最終的單細(xì)胞基因型矩陣；S4.構(gòu)建變分自編碼器模型，對(duì)單細(xì)胞基因型矩陣進(jìn)行訓(xùn)練和重構(gòu)；S5.使用訓(xùn)練好的模型，得到各個(gè)細(xì)胞的隱變量；S6.對(duì)各個(gè)細(xì)胞的隱變量進(jìn)行無監(jiān)督聚類，得到與樣本數(shù)相等的細(xì)胞簇；具體地，使用tSNE算法對(duì)得到的隱變量矩陣進(jìn)行降維和可視化，將維度降到2維，最后，再使用kmeans算法進(jìn)行聚類，得到與樣本數(shù)相同的細(xì)胞簇；S7.根據(jù)聚類的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)各個(gè)細(xì)胞簇的基因型比例，再計(jì)算各個(gè)細(xì)胞與所屬類的相似程度，相似程度小于3倍標(biāo)準(zhǔn)差的，標(biāo)記為雙細(xì)胞并刪除，循環(huán)該過程，直到?jīng)]有發(fā)現(xiàn)新的雙細(xì)胞，最后得到最終各個(gè)細(xì)胞簇的細(xì)胞以及雙細(xì)胞，完成對(duì)單細(xì)胞多樣品混樣測(cè)序數(shù)據(jù)的拆分。

如需購買、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)人廣東藥科大學(xué)，其通訊地址為：510240 廣東省廣州市海珠區(qū)寶崗光漢直街40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)”。