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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于图卷积网络的细胞间通讯分析方法及装置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：CN119274644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411396227.2，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于图卷积网络的细胞间通讯分析方法及装置是由彭绍亮;夏泓;姬博亚设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络的细胞间通讯分析方法及装置在说明书摘要公布了：一种基于图卷积网络的细胞间通讯分析方法及装置，该方法根据配体和受体的数字特征，构建配体和受体初始特征矩阵；收集蛋白质的初始配体‑受体相互作用对，并构建配体‑受体相互作用邻接矩阵；基于图卷积网络，构建配体‑受体相互作用预测网络模型，通过训练后进行预测处理，获得存在相互作用的预测配体‑受体相互作用对；通过单细胞RNA测序数据进行识别过滤，获得满足设定要求的配体‑受体相互作用对；通过细胞细胞通讯评分计算以及三点估计法测量获得细胞细胞通讯强度；根据细胞细胞通讯强度，构建细胞细胞通讯热图并进行可视化分析。本发明能够在降低成本的同时，获得相对准确的细胞细胞通讯分析结果，并提供多种可视化。

本发明授权一种基于图卷积网络的细胞间通讯分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的细胞间通讯分析方法，其特征在于，包括： 从设定数据库中下载蛋白质的配体和受体序列信息；通过iFeature对蛋白质的所述配体和受体序列信息进行处理，获得配体和受体的数字特征；根据所述配体和受体的数字特征，构建配体和受体初始特征矩阵；收集蛋白质的初始配体-受体相互作用对，并构建配体-受体相互作用邻接矩阵； 基于图卷积网络，构建配体-受体相互作用预测网络模型；通过所述配体和受体初始特征矩阵及所述配体-受体相互作用邻接矩阵，对所述配体-受体相互作用预测网络模型进行训练，获得训练好的所述配体-受体相互作用预测网络模型；通过训练好的所述配体-受体相互作用预测网络模型进行预测处理，获得存在相互作用的预测配体-受体相互作用对； 通过单细胞RNA测序数据对收集的所述初始配体-受体相互作用对及所述预测配体-受体相互作用对进行识别过滤，获得满足设定要求的配体-受体相互作用对； 对满足设定要求的所述配体-受体相互作用对进行细胞细胞通讯评分计算，获得细胞类型之间的若干配体受体的细胞细胞通讯的表达阈值评分、表达产物评分和细胞表达评分；将细胞类型间通信的若干相应评分相加，获得细胞细胞通讯的表达阈值结果、表达产物结果以及细胞表达结果；根据细胞细胞通讯的所述表达阈值结果、所述表达产物结果以及所述细胞表达结果，通过三点估计法测量获得细胞细胞通讯强度； 根据所述细胞细胞通讯强度，构建细胞细胞通讯热图；通过所述细胞细胞通讯热图分析两两细胞类型通讯中最活跃的配体-受体相互作用对，完成细胞细胞通讯可视化分析； 所述配体受体的细胞细胞通讯的表达阈值评分、表达产物评分和细胞表达评分的计算公式分别为： 式中，为细胞细胞通讯的表达阈值评分；为细胞细胞通讯的表达产物评分；为细胞细胞通讯的细胞表达评分；A，B均为细胞类型；a为配体；b为受体；Ma,A为a在细胞类型A中的平均表达量；Mb,B为b在细胞类型B中的平均表达量；Ma和Mb分别为所有细胞中配体a和受体b的平均表达量；σa和σb分别为所有细胞中配体a和受体b的表达量的标准差，当两个不等式都满足时结果为1，否则为0；Na,A为配体a在细胞类型A中表达值大于0的细胞个数；Nb,B为受体b在细胞类型B中表达值大于0的细胞个数；NA和NB分别为细胞类型A和细胞类型B中细胞的个数。

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