公开(公告)号：CN111798925A

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN202010600990.8

申请日：2020-06-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 李华梅 ,  赵小粼 ,  刘宏德

IPC: G16B40/00 ,  G16B25/10 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种基于基因表达谱识别组织样本中细胞类型及组分的方法，包括1）获得基因表达矩阵中所有基因的特异性得分；2）利用获取得到的基因表达矩阵中所有基因的特异性得分并结合统计检验框架识别潜在的标记基因；3）利用互线性策略将识别的标记基因映射至标记基因所对应的细胞类型，并过滤掉低信度的标记基因，构建出可表征细胞类型特异性且具有最小条件数的标签矩阵；4）将加权最小二乘法纳入鲁棒线性模型，与标签矩阵相结合，构建解卷积模型，预测组织样本中的细胞组分。本发明提供了一种直接衡量基因在任意种条件下的特异性的方法，并建立了细胞类型识别算法，实现对细胞类型特异性基因的鉴定和组织样本中细胞组分的预测。

公开(公告)号：CN111798925B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202010600990.8

申请日：2020-06-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 李华梅 ,  赵小粼 ,  刘宏德

IPC: G16B40/00 ,  G16B25/10 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种基于基因表达谱识别组织样本中细胞类型及组分的方法，包括1）获得基因表达矩阵中所有基因的特异性得分；2）利用获取得到的基因表达矩阵中所有基因的特异性得分并结合统计检验框架识别潜在的标记基因；3）利用互线性策略将识别的标记基因映射至标记基因所对应的细胞类型，并过滤掉低信度的标记基因，构建出可表征细胞类型特异性且具有最小条件数的标签矩阵；4）将加权最小二乘法纳入鲁棒线性模型，与标签矩阵相结合，构建解卷积模型，预测组织样本中的细胞组分。本发明提供了一种直接衡量基因在任意种条件下的特异性的方法，并建立了细胞类型识别算法，实现对细胞类型特异性基因的鉴定和组织样本中细胞组分的预测。