一种基于单细胞RNA表达数据的单细胞Hi-C图谱预测方法

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一种基于单细胞RNA表达数据的单细胞Hi-C图谱预测方法
申请号:CN202411098137
申请日期:2024-08-12
公开号:CN118645154B
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明属于生物信息学和计算生物学领域,具体涉及一种基于单细胞RNA表达数据的单细胞Hi‑C图谱预测方法。所述方法包含构建scRNA表达数据特征和scHi‑C图谱特征之间的伪距离的步骤;通过构建统一的低维空间,将单细胞RNA表达数据映射到染色质构象空间,实现从RNA数据预测Hi‑C图谱的目标。这种方法能够充分利用RNA表达数据和染色质构象数据之间的关联,提高预测模型的准确性和稳定性,降低数据获取的成本和技术难度,为研究基因表达调控、细胞分化和疾病机制提供新的工具和思路。
技术关键词
数据 基因表达调控 自动编码器 解码器 图谱特征 消除技术 深度学习模型 注意力机制 成分分析 功能模块 疾病 优化器 多模态 训练集 节点 频率
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