申请/专利权人：北京大学

申请日：2024-03-07

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117854599A

主分类号：G16B40/00

分类号：G16B40/00;G16B30/00;G06F18/2431;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/042;G06N3/0455;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及细胞组学技术领域，公开一种多模态细胞数据的批次效应处理方法、设备及存储介质，该方法包括：获取单个细胞的组学数据；将组学数据输入至预设单细胞数据整合模型，获得对应组学数据的模态特征生成结果，预设单细胞数据整合模型包括：自缩放注意力融合模块，用于对各模态单元的组学数据对应的模态特征进行融合，获得全局特征，并将全局特征输入至混合解码模块以使混合解码模块进行特征映射，获得模态特征分布参数；根据模态生成结果获得的单个细胞的多组学整合数据集。由于本发明预设单细胞数据整合模型中包括自缩放注意力模块，能够适应多模态的组学数据，实现对组学数据中各模态特征的准确分析，在数据整合中降低批次效应的影响。

主权项：1.一种多模态细胞数据的批次效应处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取单个细胞的组学数据；将所述组学数据输入至预设单细胞数据整合模型，获得对应所述组学数据的模态特征生成结果，所述预设单细胞数据整合模型包括：自缩放注意力融合模块，所述自缩放注意力融合模块用于对各模态单元的组学数据对应的模态特征进行融合，获得全局特征，并将所述全局特征输入至混合解码模块以使所述混合解码模块进行特征映射，获得模态特征分布参数；根据所述模态生成结果获得所述单个细胞的多组学整合数据集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京大学 多模态细胞数据的批次效应处理方法、设备及存储介质

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