基于机器学习的基因表达和细胞微观表型的关联方法

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基于机器学习的基因表达和细胞微观表型的关联方法
申请号:CN202411607421
申请日期:2024-11-12
公开号:CN119560028B
公开日期:2025-12-09
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于机器学习的基因表达和细胞微观表型的关联方法,其中,上述方法包括:获取细胞成像数据与空间转录组数据,其中,细胞成像数据包括目标细胞的细胞核图像;通过微调视觉领域大模型基于细胞核图像与空间转录组数据进行单细胞分割,得到目标细胞的细胞分割图像;基于细胞分割图像确定目标细胞的细胞掩码;对细胞掩码进行定量,得到目标细胞的微观表型;基于目标细胞的细胞掩码与空间转录组数据,确定目标细胞的基因表达;通过预设的机器学习模型,基于目标细胞的微观表型与目标细胞的基因表达进行关联分析,得到目标细胞的微观表型与基因表达关联结果;通过本发明能够实现单细胞的微观表型和基因表达之间的关联。
技术关键词
机器学习模型 数据 图像 非暂态计算机可读存储介质 基因表达定量 成像 视觉 后处理模块 处理器 关联装置 计算机程序产品 存储器 电子设备 短轴 矩形 长轴
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