一种基于对比学习的单细胞多组学翻译方法

本申请公开了一种基于对比学习的单细胞多组学翻译方法，涉及细胞测序技术领域，方法包括：判断第一模态和第二模态是否为配对模态；若是则生成特征矩阵；若否则依次通过辅助网络编码器、核心网络编码器和聚类模块得到特征矩阵；将特征矩阵依次经过数据增强和辅助网络编码器得到第一隐层特征；判断第一隐层特征是否含有空间坐标；若没有，将第一隐层特征依次经过数据增强、核心网络编码器和翻译器进行得到第二隐层特征；若有，则先对第一隐层特征进行特征编码再得到第二隐层特征；将第二隐层特征依次通过核心网络解码器和辅助网络解码器翻译得到第一模态和第二模态。本申请能使翻译模型学到真正的细胞类型表征，进而实现去伪存真和插值补充。