深度学习驱动的空间多组学数据解析与整合方法

本申请公开了深度学习驱动的空间多组学数据解析与整合方法，涉及细胞测序技术领域，方法包括：以不同组织切片的各个测序点位作为节点，以各个测序点位的邻接关系作为边，构建空间组学数据图结构；从空间组学数据图结构中提取得到降低维度的特征嵌入作为低维特征；通过仿射变换调整不同组织切片的低维特征的坐标信息，以对不同组织切片的测序点位进行方向对齐；根据空间信息和低维特征将不同组织切片对齐方向后的各个测序点位进行匹配；根据空间信息将匹配的各个低维特征进行融合，得到不同组织切片整合后的空间多组学数据。本申请提供了高效的解析、对齐、匹配与整合方案，以辅助空间组学数据解析与联合分析，从而提高了处理数据的准确性和效率。