公开(公告)号：CN119132401B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411617083.9

申请日：2024-11-13

Applicant: 之江实验室

Inventor： 陈高祥 ,  谢彬 ,  阮涛 ,  骆正阳 ,  侯丽亚 ,  冯琳清 ,  刘永强 ,  傅帅 ,  陈广勇 ,  张华为

IPC: G16B25/10 ,  G16B45/00 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能算法的高精度单细胞分类方法和装置，包括：首先，将原始单细胞数据转换为csv格式，并构建表达矩阵以描述基因在不同条件下的表达水平；接着，通过降维和聚类分析初步划分单细胞类别；进一步，结合PPI和GO信息，使用图神经网络方法对基因进行量化表征和分类；然后，构建单细胞数据嵌入模型，通过编码器和解码器提取特征，并通过交叉验证和超参数优化训练模型；最后将模型中编码器的隐藏层作为单细胞的嵌入表达矩阵，该层囊括了原始单细胞表达信息、PPI、GO等多维度数据，可实现包括单细胞精确分类在内的多种下游任务。本发明有助于深入理解基因表达模式，为疾病治疗和药物设计提供数据支持。

公开(公告)号：CN119132401A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411617083.9

申请日：2024-11-13

Applicant: 之江实验室

Inventor： 陈高祥 ,  谢彬 ,  阮涛 ,  骆正阳 ,  侯丽亚 ,  冯琳清 ,  刘永强 ,  傅帅 ,  陈广勇 ,  张华为

IPC: G16B25/10 ,  G16B45/00 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能算法的高精度单细胞分类方法和装置，包括：首先，将原始单细胞数据转换为csv格式，并构建表达矩阵以描述基因在不同条件下的表达水平；接着，通过降维和聚类分析初步划分单细胞类别；进一步，结合PPI和GO信息，使用图神经网络方法对基因进行量化表征和分类；然后，构建单细胞数据嵌入模型，通过编码器和解码器提取特征，并通过交叉验证和超参数优化训练模型；最后将模型中编码器的隐藏层作为单细胞的嵌入表达矩阵，该层囊括了原始单细胞表达信息、PPI、GO等多维度数据，可实现包括单细胞精确分类在内的多种下游任务。本发明有助于深入理解基因表达模式，为疾病治疗和药物设计提供数据支持。

公开(公告)号：CN117352087A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311278183.9

申请日：2023-09-28

Applicant: 之江实验室

Inventor： 陈高祥 ,  侯丽亚 ,  刘永强 ,  关欢 ,  陈觅 ,  唐进

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G16B15/20

Abstract: 本说明书公开了一种Cas1蛋白的预测方法、装置、介质及电子设备，在此方法中，通过训练若干个子预测模型，得到每个子预测模型对应的目标子预测模型，并根据若干个目标子预测模型，来构建集成模型，实际应用中，将目标蛋白信息输入到集成模型中后，集成模型中包含的若干个子预测模型会对目标蛋白信息进行预测，进而，集成模型综合根据若干个子预测模型对应的多个子预测结果，来得到目标蛋白信息是Cas1蛋白的预测结果，据此来筛选Cas1蛋白，在一定程度上提高筛选结果的准确性。