摘要
本申请提供了一种单细胞组学特征放大方法、设备及存储介质,涉及生物信息技术领域。包括以下步骤:S101,提供单细胞转录组的基因表达矩阵,对基因表达矩阵中的细胞进行分类并标注分类标签;S102,将基因表达矩阵按分类标签进行拆分,将标注同一分类标签的细胞聚类并生成元细胞的基因表达矩阵;S103,对元细胞的基因表达矩阵进行归一化处理,并计算元细胞中每种分类标签的标志基因;在元细胞的基因表达矩阵中过滤非标志性基因,获得标志基因表达矩阵;S104,基于标志基因表达矩阵计算元细胞降维矩阵,用于后续机器学习分类器的模型训练。本申请提供的技术方案大幅度减少分析过程的计算量,提高分析效率,有利于增加后续机器学习分类器的准确性和稳定性。
技术关键词
基因
组学特征
矩阵
机器学习分类器
标签
单细胞转录组数据
标志
生物信息技术
邻近算法
计算机
处理器通信
指令
可读存储介质
存储器
电子设备
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数据
神经网络模型
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指令优化方法
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摘要
误差补偿方法
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动态
传感器调理电路
群体智能优化