公开(公告)号：CN110797089B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN201911042318.5

申请日：2019-10-30

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 张伟 ,  徐佳 ,  李圆媛 ,  陈海林 ,  薛晓丽

IPC: G16B40/20 ,  G16B40/30

Abstract: 本发明提供了一种基于单细胞RNA测序数据识别细胞类型的方法。该方法有效地将高维矩阵低秩表示(Low Rank Representation)模型和图正则化理论结合起来，同时考虑数据的全局结构和局部结构特征来构建优化模型，通过采用交替方向乘子法(ADMM)来求解模型得到可靠的细胞与细胞间相似性矩阵，然后采用谱聚类方法对相似性矩阵进行聚类，从而实现对单细胞进行聚类，识别细胞类型。该方法可以显著提高单细胞RNA测序数据的聚类效果。

公开(公告)号：CN110797089A

公开(公告)日：2020-02-14

申请号：CN201911042318.5

申请日：2019-10-30

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 张伟 ,  徐佳 ,  李圆媛 ,  陈海林 ,  薛晓丽

IPC: G16B40/20 ,  G16B40/30

Abstract: 本发明提供了一种基于单细胞RNA测序数据识别细胞类型的方法。该方法有效地将高维矩阵低秩表示(Low Rank Representation)模型和图正则化理论结合起来，同时考虑数据的全局结构和局部结构特征来构建优化模型，通过采用交替方向乘子法(ADMM)来求解模型得到可靠的细胞与细胞间相似性矩阵，然后采用谱聚类方法对相似性矩阵进行聚类，从而实现对单细胞进行聚类，识别细胞类型。该方法可以显著提高单细胞RNA测序数据的聚类效果。