基于对抗迁移学习的单细胞药物因果基因的发现方法及系统

本发明公开了基于对抗迁移学习的单细胞药物因果基因的发现方法及系统，涉及药物敏感性预测技术领域，包括：获取源域数据集和目标域数据集，构建对抗迁移模型，根据源域数据集和目标域数据集训练优化对抗迁移模型，并得到单细胞药物敏感性预测结果；对单细胞基因表达数据进行建模，结合k紧邻匹配算法与单细胞药物敏感性预测结果，得到反事实值，进而计算混杂效应和差异效应；基于混杂效应和差异效应计算因果效应，并筛选出单细胞药物的因果基因。本发明一方面解决了单细胞分析中缺乏药物敏感性标注数据的关键问题，另一方面成功发现了因果基因，为深入理解药物作用机制提供了重要线索。