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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种单细胞级别下空间组学多模态融合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：CN121011247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511543192.5，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权一种单细胞级别下空间组学多模态融合方法是由张永兵;胡哲琪;朱梓睿;蔡凌翰设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单细胞级别下空间组学多模态融合方法在说明书摘要公布了：一种单细胞级别下空间组学多模态融合方法，包括：对空间转录组数据、单细胞测序数据及组织学图像，提取差异表达基因和细胞核的空间形态特征，并利用条件变分自编码器实现不同平台间的领域自适应。基于概率推断模型，融合空间转录组表达、单细胞组学和形态特征，联合推断每个细胞的类型及基因表达水平。通过图注意力机制构建空间细胞网络，实现细胞类型在全切片范围的空间扩散与识别。结合多组学增强模块，基于表达相似性补全未测基因和蛋白表达，并通过空间校正提升预测一致性。该方法实现三维空间下单细胞多组学信息的高分辨率重建，提升了空间组学数据的信息覆盖度和空间分辨率，为空间生物学与精准医学研究提供高效、低成本的解决方案。

本发明授权一种单细胞级别下空间组学多模态融合方法在权利要求书中公布了：1.一种单细胞级别下空间组学多模态融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对输入的空间转录组数据、单细胞测序数据及组织学图像进行预处理； S2.对组织学图像进行细胞分割，提取每个细胞的空间位置及形态学特征； S4.对空间转录组数据和单细胞数据进行领域自适应处理，以消除平台间差异； S5.基于空间点与细胞位置的空间关系，建立空间点与细胞的对应关系；其中，依据细胞核空间坐标与空间点位置，计算每个细胞在空间点内的面积占比，作为后续概率推断模型中细胞表达贡献的权重基础； S6.构建概率推断模型，融合空间转录组表达、单细胞数据与形态特征，联合推断每个细胞的类型和基因表达水平；其中，所述概率推断模型将空间点的观测表达量建模为多个细胞表达量的加权叠加，其中每个细胞的表达量受其细胞类型特异性表达谱和形态学特征共同影响，形态学特征通过可学习参数加权调整基因表达水平，实现细胞类型、基因表达与形态特征的联合推断； S7.引入先验分布，对模型参数进行正则化和空间约束； S8.基于图神经网络构建空间细胞网络，实现细胞类型信息的空间扩散与识别；其中，所述图神经网络为基于多头注意力机制的图注意力网络，通过细胞空间坐标和形态特征构建无向邻接图，以细胞为节点、物理邻近关系为边，通过多层网络动态聚合邻居信息，为不同邻居分配注意力权重，实现细胞类型信息在全切片范围内的空间传播与识别； S9.基于单细胞数据的表达相似性，对空间细胞的基因表达及蛋白表达进行补全；其中，基于单细胞参考数据，根据表达相似性为空间细胞筛选相似邻居，仅保留相似性大于零的邻居，并通过相似性权重对邻居细胞的表达进行加权平均，以补全空间细胞中未测基因及蛋白的表达； S11.对不同来源的数据进行整合与模型调整； S12.实现三维空间尺度下单细胞多组学信息的重建与可视化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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