CN114722988B 细胞通讯网络识别方法、装置、设备及存储介质 （大理大学）_第1页
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文档简介

基于基因表达水平计算单细胞转录组数据中每基于基因调控网络计算单细胞转录组数据中细于在识别时同时考虑了细胞内基因表达和基因2获取单细胞转录组数据，所述单细胞转录组数据包括多个细胞基于基因表达水平计算所述单细胞转录组数据中每个细胞对之间基于基因调控网络计算所述单细胞转录组数据中所述细胞的细胞相基于基因表达水平，获取所述单细胞转录组数据中每个细胞对3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于根据每个细胞对的基因调控网络，计算所述每个细胞对之间的相似获取单细胞中，每两个基因之间的统计相关值并根据所述统计根据所述每两个基因之间的第一显著性值确定每两个基因之间的对所述原始数据进行预处理，去除重复基因.低表达基因，得到所述单细胞转录组数计算模块，用于基于基因表达水平计算所述单细胞转录组数据所述计算模块，还用于基于基因调控网络计算所述单细胞转录组数据中3所述识别模块，具体用于获取所述细胞相关性矩阵中，所述每个二显著性值和所述第三显著性值均符合条件时，确定所述细胞对之间存在细胞互作关系；处理器运行时执行如权利要求1-5任一项45[0020]本发明提供的细胞通讯网络识别方法由于在识别时同时考虑了细胞内基因表达6[0028]图1示出了本申请一实施例提供的细胞通讯网络识别方法的流程示意图。本申请[0032]经过预处理后得到的单细胞转录组数据包括多个细胞，每个细胞内包括多个基因。其中，基因以是编码基因和非编码基因。编码基因包括信使核糖核酸(MessengerRibonucleicAcid，mRNA)。非编码基因包括例如长链非编码RNA(longnoncodingRNA，G27过其他的相关性分析方法，如斯皮尔曼相关系数法(SpearmanCorrelation)等方式计算，分别代表celli和cellj内所有8调控网络也包括有向网络图(例如miRNA调控网络、lncRNA调控网络和circRNA调控网络[0058]例如，基于细胞i和细胞j的基因调控网络Neti和Netj，两个细[0066]作为示例，可以通过计算细胞相关性矩阵和细胞相似性矩阵所对应的显著性p值9[0070]其中，pt()函数用于计算t-value对应的概率p[0082]在本实施例中，人类脑部单细胞转录组的原始数据可以来自基因表达谱数据库G2[0086]当且仅当每个celli-cellj细胞配对的相关性显著性p值或相似性显著性p值同时示为y＝bxa(x为连通度，y为该连通度出现的频数，a和b是参数)，那么该网络为无标度[0090]平均聚类系数通常被用来度量一个网络的密集领域。在一个小世界(small-[0092]基于脑细胞通讯网络，利用马尔可夫聚类算法(MarkovClustering发明提出的细胞通讯网络识别方法考虑细胞内基因表达和基因调控两个层面来衡量细胞的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件处理器执

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