数据分析方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种数据分析方法和装置。该数据分析方法包括：获取待分析数据；从待分析数据中提取第一个模态的低维特征；分别对低维特征进行重构，得到第一个模态的数据和第二个模态的数据。通过本发明专利技术，解决了相关技术中由于现有技术的局限性导致的无法对细胞的多模态进行分析的问题，达到了从成对的多模态组学数据中识别细胞类型，解析其细胞功能的技术效果。技术效果。技术效果。

【技术实现步骤摘要】
数据分析方法和装置


[0001]本专利技术涉及计算机技术应用领域，尤其涉及一种数据分析方法和装置。

技术介绍

[0002]单细胞测序技术能够在单细胞分辨率上定量测量基因表达、染色质可及性、甲基化等模态的数据。单细胞测序技术的快速发展促使全世界收集了大量的多模态、跨尺度、高维度的单细胞数据集。上述全面的数据集与单细胞数据分析的计算方法极大地促进了人们对与性状和疾病相关的细胞异质性、细胞发育、编码区和非编码区遗传变异的理解。然而，每种模态的数据都具有自身的优劣势。每种模态的数据都提供了不同的细胞生物学视角，单模态数据的分析可能会因为其特定于某一模态的技术噪声而丢失生物信号。例如，仅通过分析单细胞RNA测序(single cell RNA sequencing，简称scRNA
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seq)数据很难分离T细胞的亚细胞类型。因此，前沿的一些单细胞技术(例如，细胞索引转录组和抗原决定簇测序(Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by sequencing，简称CITE
‑<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据分析方法，其特征在于，包括：获取待分析数据；从所述待分析数据中提取第一个模态的低维特征；分别对所述低维特征进行重构，得到所述第一个模态的数据和第二个模态的数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待分析数据中提取第一个模态的低维特征包括：通过第一个特征提取器从所述待分析数据中提取第一个模态的低维特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一个特征提取器为非线性模型，所述第一个特征提取器的结构为编码器。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别对所述低维特征进行重构，得到所述第一个模态的数据和第二个模态的数据包括：通过第二个非线性模型对所述低维特征进行重构，得到所述第一个模态的数据；通过第三个非线性模型对所述低维特征进行重构，得到所述第二个模态的数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二个非线性模型的结构为...

【专利技术属性】
技术研发人员：呼加璐，赵芮，钟源珂，王宇炜，尚学群，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：