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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于图神经网络的循环肿瘤细胞RNA测序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：CN116168760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310163678.0，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种基于图神经网络的循环肿瘤细胞RNA测序方法是由沈华;史乾佑;朱日宏设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的循环肿瘤细胞RNA测序方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的循环肿瘤细胞RNA测序方法，具体步骤为：对循环肿瘤细胞RNA测序数据进行预处理，得到非零表达基因组；构造用于RNA测序分析的图神经网络GNN；通过自适应混合高斯模型量化不同细胞状态间编码的基因；利用特征编码器、图编码器、聚类编码器的迭代计算来重构基因表达矩阵；利用插补编码器对重构的基因表达矩阵组进行训练，从而模拟出较低质量细胞基因表达性强的细胞，实现劣质基因的插补。本发明从RNA测序数据出发，构造了用于循环肿瘤细胞RNA测序分析的图神经网络，通过设计自适应混合高斯模型及各编码器间的迭代计算及训练，实现了劣质基因的插补，具有较高的测序及识别效率，在RNA测序领域具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于图神经网络的循环肿瘤细胞RNA测序方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的循环肿瘤细胞RNA测序方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对采集到的循环肿瘤细胞RNA测序数据进行预处理，得到筛选后的非零表达基因组，具体如下： 由于RNA测序基因表达数据存在丢失率，只有1％的细胞基因表达为非零状态；为了保留非零表达基因，利用标准差对基因表达值进行排序，再取欧氏距离最小的1000个基因表达值，用于后续构建量化非零表达基因组； S2、构造用于循环肿瘤细胞RNA测序分析的GNN，GNN包括自适应混合高斯模型、特征编码器、图编码器、聚类编码器以及插补编码器； 自适应混合高斯模型将输入的筛选后的非零表达基因组转换为离散化的调节信号，便于后续特征编码的正则化处理；特征编码器包括特征编码层和特征解码层，利用特征编码及解码的方式来构建并修剪细胞基因单元图；图编码器包括图编码层和图解码层，图编码层包括两个嵌入层，负责对修剪的基因单元图进行嵌入，得到基因嵌入图，图解码层负责对基因嵌入图作内积运算来重建细胞基因单元图的邻接矩阵，再利用k均值算法对细胞表达基因进行聚类，获得多个细胞簇；聚类编码器分布在多个细胞簇单元中，通过在每个细胞簇单元上构建聚类编码器，将所有细胞簇聚类结果级联，进行循环迭代训练，最终得到重构的基因表达矩阵组；插补编码器结构与特征编码器相同，通过结合自适应混合高斯信号，对重构的基因表达矩阵组进行正则化训练，实现劣质基因的插补； S3、通过自适应混合高斯模型量化筛选后的非零表达基因组中不同细胞状态间编码的非零表达基因，得到量化非零表达基因组； S4、将量化筛选后的非零表达基因组输入特征编码器来构建和修剪基因单元图，再将基因单元图输入图编码器来实现基因表达的聚类，最后利用聚类编码器重构基因表达矩阵，迭代训练直至收敛，得到重构基因表达矩阵组； S5、利用插补编码器对训练迭代后的重构基因表达矩阵组进行正则化训练，得到插补后的基因表达矩阵组，从而实现劣质基因的插补。

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