单细胞跨组学多模态预测方法

本发明公开了单细胞跨组学多模态预测方法，具体按以下步骤实施：步骤1，数据收集和预处理；步骤2，深度学习模型训练；步骤3，通过训练好的模型，从RNA和ATAC数据中提取生物学特征，并实现两种模态间的数据映射；步骤4，自动化预测与结果评估；步骤5，模型优化与迭代改进；步骤6，临床应用与验证。本发明利用深度学习框架，将来自不同组学层次的数据进行有效整合，以实现对生物系统的深入理解和疾病状态的精准预测。本方法不仅提高了对复杂生物现象的解析能力，还为个性化医疗和精准治疗提供了新的思路与工具，可广泛应用于肿瘤分类、疾病进展监测、药物反应预测等领域，为临床决策提供科学依据。