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公开(公告)号：CN118711675B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411154210.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于变分图自编码器的基因量化表征方法和系统，方法包括以下步骤：根据蛋白质互作网络数据构建蛋白质互作网络有向图；根据基因本体论数据构建包括生物学过程树图、细胞成分树图和分子功能树图的三棵树图；分别计算三棵树图中根节点与目标基因的节点之间的非冗余最短路径作为目标基因的初级量化表征；将目标基因分别在三棵树图中的初级量化表征融合后再与蛋白质互作网络有向图结合，得到高级蛋白质互作网络有向图；将高级蛋白质互作网络有向图输入基于变分图自编码器的图神经网络模型中实现基因高级量化表征。本发明基于PPI、GO和变分图自编码器实现了单细胞基因的高效量化表征，为生物医学研究提供了深度和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117033735B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311286697.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/907 , G16B50/00 , G06F16/25
Abstract: 本申请涉及一种基因数据检索方法、装置、计算机设备以及存储介质。基因数据检索方法包括：获取用户输入的待检索基因信息；根据待检索基因信息在基因检索条目中，匹配目标基因条目；获取用户基于目标基因条目输入的选择指令；根据选择指令以及目标基因条目，在基因关联数据库提取相应的基因关联数据。本申请根据待检索基因信息、匹配的目标基因条目以及用户输入的选择指令，能够准确地从基于关联数据库中提取出与待检索基因信息对应的基因关联数据，提高了基因数据检索的准确性。
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公开(公告)号：CN117033735A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311286697.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/907 , G16B50/00 , G06F16/25
Abstract: 本申请涉及一种基因数据检索方法、装置、计算机设备以及存储介质。基因数据检索方法包括：获取用户输入的待检索基因信息；根据待检索基因信息在基因检索条目中，匹配目标基因条目；获取用户基于目标基因条目输入的选择指令；根据选择指令以及目标基因条目，在基因关联数据库提取相应的基因关联数据。本申请根据待检索基因信息、匹配的目标基因条目以及用户输入的选择指令，能够准确地从基于关联数据库中提取出与待检索基因信息对应的基因关联数据，提高了基因数据检索的准确性。
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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN118711675A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411154210.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于变分图自编码器的基因量化表征方法和系统，方法包括以下步骤：根据蛋白质互作网络数据构建蛋白质互作网络有向图；根据基因本体论数据构建包括生物学过程树图、细胞成分树图和分子功能树图的三棵树图；分别计算三棵树图中根节点与目标基因的节点之间的非冗余最短路径作为目标基因的初级量化表征；将目标基因分别在三棵树图中的初级量化表征融合后再与蛋白质互作网络有向图结合，得到高级蛋白质互作网络有向图；将高级蛋白质互作网络有向图输入基于变分图自编码器的图神经网络模型中实现基因高级量化表征。本发明基于PPI、GO和变分图自编码器实现了单细胞基因的高效量化表征，为生物医学研究提供了深度和精度。
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