CN118969078B 一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法及系统 （上海交通大学）_第1页
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一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化本发明涉及一种基于图神经网络的空间组取不同类型的空间转录组数据并进行预处理和2S5，图神经网络模型训练：基于邻接矩阵构建空32.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法，其特征3.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法，其特征基因表达值通过组中包含的基因的平均表达4.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法，其特征S41，通过Delaunay三角剖分或KNN算法确定细5.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法，其特征4S82，聚合每个基本单元的拷贝数估计，计算每个断点片段所有基本单元的平均拷贝6.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法，其特征7.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法，其特征8.一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测系统，其注释和分组模块：根据基因组位置为基因表达计数数据添加注空间邻居图构建模块：利用空间转录组数据中的拷贝数估计模块：识别可信的二倍体基本单元，初步估计空间综合特征训练模块：在空间邻居图中加入估计的拷贝数，构建5用于从单细胞RNA测序数据中推断大规模染色体拷贝数改变的工具，通过比较肿瘤细胞与6[0014]本发明的目的是为了提供一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测方法及7组的基因表达值通过组中包含的基因的平均[0043]S51，基于邻接矩阵将空间转录组数据构建为图结构，其中节点表示每个基本单8[0066]一种基于图神经网络的空间组学肿瘤进化预测系统，用[0070]空间邻居图构建模块：利用空间转录组数据中的空间位9[0078](1)提高肿瘤进化模式的预测准确性：本发明通过整合空间组学技术中的多种特图网络的构建方法能够更准确地捕捉肿瘤异质[0082](5)促进个性化治疗策略的制定：本发明的方法能够揭示不同癌症类型中的克隆[0092]不同平台数据的分析流程有所差别，本实施例主要以10xGenomicsVisium数据中包含的基因的平均表达水平来表示。使用bin对基因进行分组有助于降低数据的稀疏性[0117]S52，利用图神经网[0131]假设在每个位置i上的观测数据是独立同分布的，分割算法通过计算负最大对数[0149]空间邻居图构建模块：利用空间转录组数据中的空间位

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