一种基于BERT的细胞类型反卷积方法与系统

本发明公开了一种基于BERT的细胞类型反卷积方法与系统，有效克服了单细胞转录组测序数据中的数据噪声和基因表达不稳定的问题，增强了对复杂单细胞数据中基因‑基因相互作用的适应性，有效捕获基因‑基因间的复杂关系，解决了传统方法中对高变基因选择和数据降维的依赖，显著提升了模型的泛化能力和鲁棒性。通过基因嵌入的设计，将不稳定的基因表达转换为更稳定的特征表示，显著提高了细胞类型识别的准确性和鲁棒性，在复杂异质性细胞样本注释中展现出较高的性能。