基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法，包括以下步骤：获取若干个细胞的原始数据值，并进行预处理和特征基因识别；基于获得的特征基因之间的调控关系，构建Degree基因表征矩阵，并识别细胞亚群；对所述细胞亚群进行细胞熵的分析、差异Degree基因的识别以及基因功能富集的分析。本发明专利技术通过SCILE算法以每一基因在每一细胞中基因调控网络的重要程度评估细胞整体的干性熵值，相比于传统基于表达量的评估方法，本方法避免因高表达低调控基因对于细胞干性的影响。避免因高表达低调控基因对于细胞干性的影响。避免因高表达低调控基因对于细胞干性的影响。

【技术实现步骤摘要】
基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法


[0001]本专利技术属于单细胞基因组学数据分析领域，特别是涉及一种基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法。

技术介绍

[0002]近年来，肿瘤免疫治疗是目前肿瘤治疗的主要研究方向。其中，如何探究肿瘤细胞组成揭示肿瘤微环境变化规律，是辅助肿瘤免疫治疗研究的主要策略方案。
[0003]近年来，单细胞测序技术被广泛应用于发育生物学，免疫学和细胞生物学。由于肿瘤的发生发展是一个复杂多变的稳态调节过程，并存在许多代谢重编程的过程；因此，如何鉴定肿瘤细胞及其微环境细胞的准确性，是目前肿瘤微环境单细胞研究的主要问题。近年来，Seruat和Scanpy等集成工具被广泛应用于单细胞亚群的识别，但目前上述工具均以传统表达量作为细胞鉴定的重点，未考虑细胞中内在调控机制的本质差异，而基因调控网络的出现使得从基因网络上识别细胞成为可能，避免表达量所照成的数据冗余和关键数据的丢失，也使不同批次数据整合成为可能。因此，提出一种基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法，在单细胞肿瘤微环境的研究中具有重要意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干个细胞的原始数据值，并进行预处理和特征基因识别；基于获得的特征基因之间的调控关系，构建Degree基因表征矩阵，并识别细胞亚群；对所述细胞亚群进行细胞熵的分析、差异Degree基因的识别以及基因功能富集的分析。2.根据权利要求1所述的基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法，其特征在于，所述原始数据集为若干个细胞的readcount值，包括细胞信息和转录表达信息。3.根据权利要求1所述的基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法，其特征在于，对预处理后的原始数据值进行特征基因识别的过程包括：基于entropy算法识别细胞间的特征基因，所述特征基因的阈值满足Δentropy>2，P<0.05；其中，P代表entropy算法显著性。4.根据权利要求1所述的基于基因调控网络的单细胞肿瘤微环境数据分析方法，其特征在于，构建Degree基因表征矩阵的过程包括：基于CSN算法构建单样本基因调控网络获取每个特征基因之间的调控关系，进而基于PCA算法对所述特征基因进行整体降维，并通过Degree算法对每个特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：易星丞，戴云，靳凤艳，兰茂卓，潘晓强，孙月，李佳佳，张丽娟，
申请(专利权)人：吉林大学第一医院，
类型：发明
国别省市：