中国农业科学院生物技术研究所谷晓峰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国农业科学院生物技术研究所申请的专利基于可解释机器学习的植物细胞类型预测方法与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：CN119560029B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411607427.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于可解释机器学习的植物细胞类型预测方法与装置是由谷晓峰;李东维;田健;谢上;毛益超;刘翰林;闫若楠;王文珊设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于可解释机器学习的植物细胞类型预测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于可解释机器学习的植物细胞类型预测方法与装置，其中，上述方法包括：获取目标植物的目标器官的单细胞数据；对单细胞数据进行预处理，得到标准化单细胞数据；对标准化单细胞数据进行特征筛选，得到单细胞数据的高变基因，其中，高变基因在目标细胞中的表达水平高于第一表达阈值，高变基因在其他细胞中的表达水平低于第一表达阈值；基于单细胞数据与高变基因进行归一化，得到细胞基因矩阵；确定与目标植物的目标器官对应的目标多分类模型；将细胞基因矩阵输入至目标多分类模型，得到目标多分类模型输出的预测细胞类型；通过本发明能够实现对多种植物多种器官的细胞类型的高效准确预测。
本发明授权基于可解释机器学习的植物细胞类型预测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释机器学习的植物细胞类型预测方法，其特征在于，包括： 获取目标植物的目标器官的单细胞数据； 对所述单细胞数据进行预处理，得到标准化单细胞数据； 对所述标准化单细胞数据进行特征筛选，得到所述单细胞数据的高变基因，其中，所述高变基因在目标细胞中的表达水平高于第一表达阈值，所述高变基因在其他细胞中的表达水平低于所述第一表达阈值； 基于所述单细胞数据与所述高变基因进行归一化，得到细胞基因矩阵； 确定与所述目标植物的目标器官对应的目标多分类模型； 将所述细胞基因矩阵输入至所述目标多分类模型，得到所述目标多分类模型输出的预测细胞类型。
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