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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空间转录组数据分析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：CN121260260B 。

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：202511823960.2，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于人工智能的空间转录组数据分析方法是由袁林;沙金亭;曹俊杰;李梦灵设计研发完成，并于2025-12-05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空间转录组数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的空间转录组数据分析方法，属于空间转录组学数据分析技术领域，首先对原始基因表达数据进行自适应归一化及高变基因筛选预处理；随后构建整合空间邻近性与转录相似性的层级化图谱，通过动态半径剪枝与邻域继承策略确保图谱连通性与稳健性；再基于该图谱划分正负样本集，输入类型调制对比图自编码器进行训练；最终基于模型输出的低维潜在表征或重构基因表达矩阵完成空间域识别及下游功能分析。本发明有效提升了空间域识别的准确性与稳定性，适配多技术来源数据，增强了模型输出的生物学可解释性，可广泛应用于肿瘤微环境解析、器官发育研究等生物医学场景。

本发明授权一种基于人工智能的空间转录组数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的空间转录组数据分析方法，其特征在于，包括： S1.数据预处理：若基因数量超过预设阈值，则对原始基因表达矩阵进行高变基因筛选，并对数据进行自适应归一化及对数转换处理，得到预处理后的基因表达矩阵； S2.层级化空间-转录图谱构建：基于位点的空间坐标确定空间邻域，计算位点间基于排序的转录相似性，整合空间邻近性与转录相似性构建基础图谱，通过动态半径剪枝优化图谱并处理孤立节点，得到最终邻接矩阵； S3.正负样本集构建：基于最终邻接矩阵确定每个位点的正样本集，基于基因表达向量的余弦相似性确定负样本集； S4.类型调制对比图自编码器训练：将预处理后的基因表达矩阵、最终邻接矩阵及正负样本集输入自编码器，所述自编码器包括编码器、类型调制残差模块、至少两个类型感知注意力聚合层、对称低秩瓶颈层及解码器，通过最小化复合损失函数完成模型训练，所述复合损失函数包括基因表达重构损失和调制矩阵间接对比损失； S5.空间域识别：将模型输出的低维潜在表征或重构基因表达矩阵经降维后输入聚类算法，得到每个位点的空间域标签； S6.下游分析：基于重构基因表达矩阵开展空间可变基因检测、细胞间通讯推断或差异基因表达分析。

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”。

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