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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种自优化单细胞聚类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：CN115661498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211396184.9，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种自优化单细胞聚类方法是由吴昊;孔凤玲;董庆庆;夏信;梁金辉;罗启明设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自优化单细胞聚类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自优化单细胞聚类方法，属于生物信息学中的单细胞RNA测序数据分析技术领域。联合ZINB模型与图注意力自编码器对单细胞RNA测序数据进行去噪，降低了数据噪声对聚类结果的影响，更好的拟合数据特征分布，提高了自编码器的去噪性能，并对数据进行细胞间潜在特征的学习，得到一个初始聚类结果。同时，使用自优化模型对初始聚类结果进行迭代优化，获得最终的聚类结果，提高了细胞聚类结果的准确性。

本发明授权一种自优化单细胞聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种自优化单细胞聚类方法，其特征在于，包括： 获取待分类单细胞序列的单细胞RNA测序数据集； 将单细胞RNA测序数据集输入基于零膨胀负二项分布的降噪自编码器进行重构和去噪，获得去噪后的单细胞RNA测序数据集；在降噪自编码器最后一个隐藏层的后面添加三个独立的全连接层，并设置三个全连接层输出分别表示零膨胀负二项分布的脉冲函数调节因子、负二项分布的均值和稀疏程度，得到所述基于零膨胀负二项分布的降噪自编码器； 采用主成分分析的方法对所述去噪后的单细胞RNA测序数据集进行降维，获得待分类单细胞序列的特征矩阵； 根据所述特征矩阵，使用K邻近算法获得图邻接矩阵； 将所述特征矩阵和所述图邻接矩阵一起输入图注意力自编码器，获得待分类单细胞序列的初始聚类结果；在所述图注意力自编码器中将相似性信息整合到注意力系数中，并使注意力系数通过高斯核变换两个细胞之间的距离进行计算，公式化表示为；式中，egl为细胞g和细胞l之间的注意力系数，W为一个可学习的转换矩阵，hg为细胞g的新特征，hl为细胞l的输入特征； 利用自优化模型对所述初始聚类结果进行迭代优化，确定待分类单细胞序列最终的聚类结果，具体包括： 采用学生t-分布测量细胞和聚类簇中心之间的相似性； 根据所述相似性，利用公式计算隶属度矩阵；式中，Zg为细胞g的嵌入，Us为聚类簇中心s的嵌入，Uk为聚类簇中心的嵌入，c'为细胞类型的数量； 对隶属度矩阵进行优化，利用公式获得隶属度矩阵；式中，Pgs为被用来作为的目标用来去优化和重新分配细胞之间的关系拓扑图，n'为细胞数量； 根据隶属度矩阵和隶属度矩阵更新嵌入的聚类中心和细胞嵌入，并在每次更新时，利用公式计算轮廓系数，直到轮廓系数收敛，获得最终的聚类结果；式中，为细胞f的轮廓系数，为细胞f到所在聚类中心的距离，为细胞f到其他聚类中心的距离。

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