本发明专利技术提供了一种细胞通讯网络识别方法、装置、设备及存储介质，涉及基因技术领域。该方法包括：获取单细胞转录组数据，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。基于基因表达水平计算单细胞转录组数据中每个细胞对之间的相关性，得到细胞相关性矩阵。基于基因调控网络计算单细胞转录组数据中细胞的细胞相似性矩阵，基因调控网络用于表示细胞中不同基因之间的相关关系。根据细胞相关性矩阵和细胞相似性矩阵，识别细胞通讯网络。由于在识别时同时考虑了细胞内基因表达和基因调控两个层面，因此能够更加准确的识别细胞通讯网络，为人类复杂疾病的细胞疗法提供技术支持。持。持。
【技术实现步骤摘要】
细胞通讯网络识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及基因
，具体而言，涉及一种细胞通讯网络识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在多细胞生物(例如人类)内，多个细胞往往通过互相通讯并且协调执行重要的生命活动。细胞主要有三种通讯方式：化学信号分子通讯方式、膜表面分子接触方式以及细胞间隙连接方式。细胞通讯能够影响基因表达模式以及参与生物体的发育、分化和再生等。随着单细胞转录组数据的日益增长，使得构建细胞通讯网络以及探究其在人类复杂疾病中的功能角色成为可能。
[0003]现有技术识别细胞通讯网络的解决方法，通常的做法是基于细胞内基因表达水平来衡量细胞间是否存在互作关系，进而识别细胞通讯网络。
[0004]但是，现有技术考虑的不够全面，导致无法准确的识别细胞之间的通讯网络。
技术实现思路
[0005]基于上述现有技术存在的对目标对象经常漏检的问题，本专利技术提供一种细胞通讯网络识别方法、装置、设备及存储介质，可以更加准确地识别细胞之间的通讯网络，改善现有技术考虑的不够全面，导致无法准确的识别细胞之间的通讯网络的问题。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种细胞通讯网络识别方法，包括：获取单细胞转录组数据，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。基于基因表达水平计算单细胞转录组数据中每个细胞对之间的相关性，得到细胞相关性矩阵。基于基因调控网络计算单细胞转录组数据中细胞的细胞相似性矩阵，基因调控网络用于表示细胞中不同基因之间的相关关系。根据细胞相关性矩阵和细胞相似性矩阵，识别细胞通讯网络。
[0007]一些实施方式中，基于基因表达水平计算单细胞转录组数据中每个细胞对之间的相关性，得到细胞相关性矩阵，包括：基于基因表达水平，获取单细胞转录组数据中每个细胞对之间的皮尔逊相关系数值，得到细胞相关性矩阵。
[0008]一些实施方式中，基于基因调控网络计算单细胞转录组数据中细胞的细胞相似性矩阵，包括：获取单细胞转录组数据中的单细胞的基因调控网络。根据每个细胞对的基因调控网络，计算每个细胞对之间的相似性值，得到细胞相似性矩阵。
[0009]一些实施方式中，获取单细胞转录组数据中的单细胞的基因调控网络，包括：获取单细胞中，每两个基因之间的统计相关值并根据统计相关值计算每两个基因之间的第一显著性值。根据每两个基因之间的第一显著性值确定每两个基因之间的相关关系，融合所有的基因之间的相关关系得到单细胞的基因调控网络。
[0010]一些实施方式中，根据细胞相关性矩阵和细胞相似性矩阵，识别细胞通讯网络，包括：获取细胞相关性矩阵中，每个细胞对的第二显著性值。获取细胞相似性矩阵中，每个细胞对的第三显著性值。当一个细胞对的第二显著性值和第三显著性值均符合条件时，确定
细胞对之间存在细胞互作关系。融合所有的细胞互作关系得到细胞通讯网络。
[0011]一些实施方式中，获取单细胞转录组数据，包括：获取单细胞转录组的原始数据。对原始数据进行预处理，去除重复基因、低表达基因，得到单细胞转录组数据。
[0012]第二方面，本专利技术提供一种细胞通讯网络识别装置，包括：获取模块，用于获取单细胞转录组数据，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。计算模块，用于基于基因表达水平计算单细胞转录组数据中每个细胞对之间的相关性，得到细胞相关性矩阵。计算模块，还用于基于基因调控网络计算单细胞转录组数据中细胞的细胞相似性矩阵，基因调控网络用于表示细胞中不同基因之间的相关关系。识别模块，用于根据细胞相关性矩阵和细胞相似性矩阵，识别细胞通讯网络。
[0013]一些实施方式中，计算模块，具体用于基于基因表达水平，获取单细胞转录组数据中每个细胞对之间的皮尔逊相关系数值，得到细胞相关性矩阵。
[0014]一些实施方式中，计算模块，具体用于获取单细胞转录组数据中的单细胞的基因调控网络。根据每个细胞对的基因调控网络，计算每个细胞对之间的相似性值，得到细胞相似性矩阵。
[0015]一些实施方式中，计算模块，具体用于获取单细胞中，每两个基因之间的统计相关值并根据统计相关值计算每两个基因之间的第一显著性值。根据每两个基因之间的第一显著性值确定每两个基因之间的相关关系，融合所有的基因之间的相关关系得到单细胞的基因调控网络。
[0016]一些实施方式中，识别模块，具体用于获取细胞相关性矩阵中，每个细胞对的第二显著性值。获取细胞相似性矩阵中，每个细胞对的第三显著性值。当一个细胞对的第二显著性值和第三显著性值均符合条件时，确定细胞对之间存在细胞互作关系。融合所有的细胞互作关系得到细胞通讯网络。
[0017]一些实施方式中，获取模块，具体用于获取单细胞转录组的原始数据。对原始数据进行预处理，去除重复基因、低表达基因，得到单细胞转录组数据。
[0018]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如第一方面所述的方法。
[0019]第四方面，本专利技术提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面所述的方法。
[0020]本专利技术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和基因调控两个层面，因此能够更加准确的识别细胞通讯网络，为人类复杂疾病的细胞疗法提供技术支持。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0022]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；
[0023]图2示出了本申请一实施例提供的细胞通讯网络识别装置的结构示意图；
[0024]图3示出了本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本专利技术中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本专利技术的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本专利技术中使用的流程图示出了根据本专利技术的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本
技术实现思路
的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
[0026]另外，本专利技术所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种细胞通讯网络识别方法，其特征在于，所述方法包括：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，每个细胞内包括多个基因；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的相关性，得到细胞相关性矩阵；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似性矩阵，所述基因调控网络用于表示所述细胞中不同基因之间的相关关系；根据所述细胞相关性矩阵和所述细胞相似性矩阵，识别细胞通讯网络。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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的相关性，得到细胞相关性矩阵，包括：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之间的皮尔逊相关系数值，得到所述细胞相关性矩阵。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述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似性矩阵，包括：获取所述单细胞转录组数据中的单细胞的基因调控网络；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性值，得到所述细胞相似性矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述单细胞转录组数据中的单细胞的基因调控网络，包括：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相关值计算所述每两个基因之间的第一显著性值；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相关关系，融合所有的基因之间的相关关系得到所述单细胞的基因调控网络。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述细胞相关性矩阵和所述细胞相似性矩阵，识别细胞通讯网络，包括：获取所述细胞相关性矩阵中，所述每个细胞对的第二显著性值；获取所述细胞相似性矩阵中，所述每个细胞对的第三显著性值；当一个细胞对的所述第二显著性值和所述第三显著性值均符合...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊鹏，孙少平，赵春文，李司婧，杨燕婷，
申请(专利权)人：玉溪市人民医院，
类型：发明
国别省市：
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