| 专利号 | 2022100035147 | 申请日 | 2022-01-05 | 专利名称 | 一种基于卷积神经网络的细胞反卷积预测方法 |
| 授权日 | 2022-04-22 | 专利权人 | 山东建筑大学 | 发明人 | 刘振栋;吕欣荣;戴琼海;李冬雁;陈曦;杨玉荣;秦梦颖;柏苛;刘芳含;何志强;李晓峰;季向阳;刘烨斌;胡国胜;李国文 |
| 主分类号 | G16B40/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的细胞反卷积预测方法，该方法属于细胞反卷积预测领域。使用卷积神经网络技术从单细胞RNA测序数据中推测组织的细胞类型组成比例，与传统的细胞反卷积算法相比，解决了传统反卷积需要进行复杂的数据预处理，并需要设计数学算法对单细胞测序数据进行规范化等弊端。本发明设计的卷积神经网络可以从单细胞RNA测序数据中提取出隐藏特征，并且网络节点对数据的噪音和误差具有很高的鲁棒性，并充分挖掘了各个基因之间的内在联系，因而提高了细胞反卷积性能，同时模型是建立在神经网络的基础上的，与传统的线性模型，机器学习等方法相比，模型结构直观易于理解，并且具有更好的反卷积性能和高度的扩展性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 生物产业 生物医学工程产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
