基于图注意力和多元损失函数的空间多组学数据整合方法

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基于图注意力和多元损失函数的空间多组学数据整合方法
申请号:CN202510234007
申请日期:2025-02-28
公开号:CN120260688A
公开日期:2025-07-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图注意力和多元损失函数的空间多组学数据整合方法。包括以下步骤:获取空间多组学数据及其对应的空间位置坐标,并输入预设的空间多组学数据模型,所述模型包括图注意力编码器和解码器;空间多组学数据模型根据空间多组学数据和空间位置坐标构造图结构,图注意力编码器基于构建的图结构进行细胞空间多组学数据融合,解码器基于融合数据进行数据重构,完成细胞空间多组学数据整合;构建多元损失函数对空间多组学数据模型的细胞空间多组学数据整合过程进行迭代优化,输出最优的细胞空间多组学数据整合结果。本发明的方法解决了批次效应,提高了最终结果在空间上的平滑性和空间分析的准确性,实现细胞空间多组学数据的整合。
技术关键词
数据整合方法 注意力编码器 多层感知机 表达式 转录组学 解码器 切片 重构 注意力机制 K近邻算法 坐标 高斯核函数 网络 变量 参数 非线性 邻居 强度
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