基于深度双曲流形嵌入的细胞分化轨迹推断方法

本发明涉及基于深度双曲流形嵌入的细胞分化轨迹推断方法，包括：获取单细胞RNA测序数据；引入负曲率的双曲空间嵌入，通过深度特征提取网络对所述单细胞RNA测序数据进行特征提取，并将提取的高维特征映射到低维双曲空间；通过低维双曲空间中的轨迹推断，构建细胞从祖细胞到各分化终末细胞类型的转变路径，并利用敏感性分析方法评估关键基因和通路。本发明的有益效果是：本发明通过引入负曲率的双曲空间嵌入，模型能够更好地捕捉数据的层次结构，增强分化轨迹的准确性和一致性。并且，本发明能够处理高维单细胞测序数据，克服传统方法在高维情况下的局限性，提升模型的适用性。