一种基于生成对抗网络的单细胞数据关系测序聚类方法

本发明公开了一种基于生成对抗网络的单细胞数据关系测序聚类方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、数据获取；步骤2、数据处理；步骤3、图构建；步骤4、图自编码器训练；步骤5、选点与深度模型聚类；步骤6、重新聚类。该方法通过构建包含细胞间+细胞基因间的图结构，对细胞群体中的局部结构和动态变化进行深度挖掘，并利用对抗网络优化嵌入表示，提升聚类的准确度和计算效率。本发明不仅增强了特征表示的能力，还在低维空间中更好地表达了细胞的生物学特性和相互关系，适用于细胞分类、癌症研究和免疫学分析等领域。