一种基于SNP多态性的单细胞barcode身份识别方法

本发明涉及生物信息学技术领域，且公开了一种基于SNP多态性的单细胞barcode身份识别方法，选择多个基于群体遗传学分析的高变异SNP位点；采用基因组数据集成方法优化SNP位点的选择，以确保barcode的唯一性；利用机器学习算法对低丰度细胞的barcode进行噪声过滤，提高识别灵敏度；结合细胞的表型信息，采用多维度数据融合分析技术，提高barcode的多样性和准确性；在barcode序列中加入冗余信息，增强barcode的稳定性，避免条形码丢失。通过多重SNP位点组合和高变异SNP位点的选择，确保每个细胞的barcode具有高特异性和稳定性，同时通过机器学习算法提升了低丰度细胞的识别率，尤其在复杂样本中，能够精准识别并减少假阳性和假阴性的发生。