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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种针对空间转录组数据的细胞间通讯智能识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118711671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410747250.5，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种针对空间转录组数据的细胞间通讯智能识别方法是由蒋庆华;杨文艺;许召春;蔡一灯;薛广富;阙锦昊设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对空间转录组数据的细胞间通讯智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对空间转录组数据的细胞间通讯智能识别方法，方法包括：对单细胞转录组和空间转录组数据进行预处理；利用注意力机制探索组学数据中存在的深层联系，整合单细胞转录组和空间转录组数据；通过基于子图的机制，挖掘每个细胞的局域特征和全局特征；结合图注意力神经网络，提出在单细胞分辨率上识别细胞间通讯的智能算法。本发明克服了单细胞转录组和空间转录组数据的局限性，解决了细胞间通讯的精准识别和解析问题，有助于更全面地揭示细胞之间的协同调控，进一步加深对复杂生物过程的理解。

本发明授权一种针对空间转录组数据的细胞间通讯智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种针对空间转录组数据的细胞间通讯智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 对单细胞转录组数据和空间转录组数据进行质量控制和预处理； 通过图注意力神经网络对经过预处理的单细胞转录组数据和空间转录组数据进行信息挖掘：使用自注意力机制挖掘单细胞转录组数据和空间转录组数据内部的基因表达信息，然后使用交叉注意力机制挖掘单细胞组学和空间组学间的关联信息，最终得到具有空间位置信息的单细胞基因表达数据； 利用所述单细胞基因表达数据，为每个细胞构建一个用于揭示对应细胞与其周围细胞关系的子图，并从子图中提取出局部特征，再利用子图编码器将这些局部特征进行整合，进一步生成全局特征； 使用图注意力神经网络来处理融合了空间位置的单细胞基因表达特征，并利用注意力机制提炼细胞间的相互关系；对图注意力神经网络采用预训练和微调的方式进行优化：首先，在包含数千至数万个样本的大规模数据集上进行模型的预训练；然后，利用已知的特定细胞间的信号传导通路对模型进行微调，以确保模型能够精准识别这些生物学上的重要交互； 其中，通过图注意力神经网络对经过预处理的单细胞转录组数据和空间转录组数据进行信息挖掘：使用自注意力机制挖掘单细胞转录组数据和空间转录组数据内部的基因表达信息，然后使用交叉注意力机制挖掘单细胞组学和空间组学间的关联信息，最终得到具有空间位置信息的单细胞基因表达数据，包括如下步骤： 1）使用图注意力神经网络生成匹配描述符fi∈RD，fi表示第i个细胞的特征描述符，是一个由D个实数构成的向量，这里，R代表实数集合，D是特征向量的维度；利用点编码器，将每个细胞的转录组数据和其空间位置信息结合起来，从而具体地表示每一个细胞，采用多层感知机MLP，将细胞位置嵌入到一个高维向量中，表示为： 3 其中，表示第i个细胞的初始特征向量，其融合了基因表达数据和细胞位置信息；di是从转录组中获得的基因表达数据，pi表示细胞的位置信息；是一个多层感知机编码器，用于将细胞位置信息嵌入到高维空间中； 2）创建一个图，将单细胞转录组数据和空间转录组数据整合起来，图的节点代表来自转录组学的细胞；自连接将每个细胞i与同一组学中的所有其他细胞连接起来，交叉连接将细胞i与不同组学中的所有其他细胞连接起来；使用信息传递方程，使信息沿着自连接和交叉连接进行传播； 3）将成对的分数表示为相似性矩阵M∈Rm×n，用于捕捉匹配描述符的相似性； 4 这里的·,·表示内积；分别是单细胞转录组和空间转录组中细胞的特征向量；A和B分别代表单细胞转录组和空间转录组中细胞的集合；m为单细胞转录组中的细胞数量，n为空间转录组中的细胞数量；为了得到映射矩阵，对M最小化以下目标函数： （5） 其中是余弦相似度函数，用于衡量两个向量之间的相似性；*表示矩阵切片；是目标函数，用于优化相似性矩阵M以获得更好的细胞匹配；和分别代表基因的数量和空间位置的数量；分别代表矩阵和B的第k列；分别代表矩阵和B的第j列。

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