买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于人工智能的单细胞到空间转录组映射的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：CN121260244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511831460.3，技术领域涉及：G16B25/00；该发明授权一种基于人工智能的单细胞到空间转录组映射的方法是由袁林;李梦灵;沙金亭;曹俊杰设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的单细胞到空间转录组映射的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信息学与深度学习交叉技术领域，公开了一种基于人工智能的单细胞到空间转录组映射的方法，首先对单细胞与空间转录组数据进行预处理，基于局部密度自适应构建空间邻接矩阵；通过训练融合GATv2、残差连接、局部跳跃连接及对比学习的图对比注意力编码器，获取细胞与空间位点的低维嵌入表示，并构建整合基因表达差异与多维度距离矩阵的组合代价矩阵；最后采用最优传输策略实现精准映射。本方案能精准捕获空间异质性，增强特征传递稳定性与嵌入鲁棒性，提升映射精准度及场景适配性，为复杂组织的生物学机制解析、疾病研究提供技术支撑。

本发明授权一种基于人工智能的单细胞到空间转录组映射的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的单细胞到空间转录组映射的方法，其特征在于，包括步骤： S1.数据预处理：获取单细胞RNA-seq数据和空间转录组数据，对两类数据进行数据预处理，得到适配后续分析的单细胞特征数据和空间位点特征数据； S2.空间邻接矩阵构建：基于局部密度自适应确定每个节点的邻居数，构建反映空间数据拓扑特征的无向邻接矩阵，所述节点包括单细胞特征数据对应的细胞节点和空间位点特征数据对应的空间位点节点； S3.图对比注意力编码器训练：构建包含基于GATv2的编码器、残差连接、局部跳跃连接、对称解码模块及对比学习投影层的图对比注意力编码器，将预处理后的特征数据与邻接矩阵输入编码器，通过重构损失与对比损失联合优化，学习得到细胞节点和空间位点节点的低维嵌入表示； 所述基于GATv2的编码器包括至少两层GATv2卷积层，每层卷积层的特征更新过程为： 对输入特征进行线性变换，得到高维特征表示； 对于无向k近邻图中任意一条边，通过激活函数计算节点i与邻居j的注意力分数，所述注意力分数表示节点i与邻居j的相关性； 通过softmax函数对每个节点i的所有邻居的注意力分数进行归一化处理，得到反映邻居节点对目标节点i的信息贡献度的归一化权重，基于归一化权重聚合目标节点及其邻居节点的特征，得到当前层的输出特征； 所述残差连接的实现方式为：若当前编码层的输入特征维度与输出特征维度不一致，将输入特征通过线性映射矩阵适配维度后，与当前层输出特征相加，并通过指数线性单元激活： ； 若维度一致，直接将输入特征与当前层输出特征相加后激活； 所述局部跳跃连接为：在编码器的第一层输出特征上构造对称归一化的邻域平均项，通过线性层映射后，将其添加至第二层编码层的输出特征中； 所述对比学习投影层的实现包括： 构建增强视图：对输入特征进行节点顺序扰动，使特征矩阵的行随机置换，得到原始视图与增强视图； 编码与投影：将原始视图与增强视图分别输入编码器得到对应的嵌入表示，通过共享的多层感知机投影头映射为投影向量； 计算相似度矩阵：对投影向量进行L2归一化，并计算归一化后的投影向量间的余弦相似度矩阵； 基于交叉熵形式的InfoNCE损失约束同源视图嵌入的相似性，最大化原始视图嵌入与其对应增强视图嵌入之间的相似度，同时最小化与其他不匹配增强视图嵌入的相似度； S4.距离矩阵和代价矩阵构建：构建量化单细胞间结构相似性的单细胞距离矩阵、量化空间位点间物理邻近性的空间位点距离矩阵，再整合基因表达差异距离与上述距离矩阵，构建量化单细胞与空间位点综合不相似性的组合代价矩阵； S5.最优传输映射：基于组合代价矩阵及单细胞与空间位点的分布信息，采用至少一种最优传输策略计算最优传输矩阵，实现单细胞到空间转录组的精准映射； 所述最优传输策略包括以下至少一种： 标准Sinkhorn算法：通过熵正则化最小化传输代价与熵的加权和； 融合Gromov-Wasserstein方法：联合考虑特征空间距离与结构空间距离，实现源数据与目标数据内部结构的匹配； 非平衡最优传输：引入KL散度惩罚项,以惩罚边际分布与给定分布和之间的偏差。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。