细胞亚群关联网络图的生成方法技术

本发明专利技术公开了一种细胞亚群关联网络图的生成方法

【技术实现步骤摘要】
细胞亚群关联网络图的生成方法、存储介质和服务器


[0001]本专利技术涉及单细胞数据库
，尤其涉及一种细胞亚群关联网络图的生成方法
、
存储介质和单细胞数据库服务器
。

技术介绍

[0002]单细胞转录组测序技术极大地方便了人类对疾病发生机制的研究及理解
。
通过单细胞转录组测序技术，人类在按照传统的细胞类型划分的细胞类别中（即第一级分类），进一步划分出多种不同功能的细胞亚群（即在第一级分类下进行更细化的第二级分类）
。
这些细胞亚群虽然属于同一细胞类型但功能不同，在疾病的发展中可能扮演着截然不同的角色
。
划分不同功能的细胞亚群有助于提高靶点挖掘效率以及靶向药物的开发效率，便于医学者开发出更为精准的治疗方案
。
目前国内外有许多单位各自开发了单细胞数据库，这些单细胞数据库收录了大量的单细胞和细胞亚群数据，为研究人员提供了便利的查询平台
。
但是，现有的单细胞数据库功能较少，只是简单地提供单细胞
、
细胞亚群的信息查询功本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，包括以下步骤：
S1、
确定用户所查询的细胞亚群的关联细胞亚群；
S2、
为用户所查询的细胞亚群生成主细胞亚群节点；
S3、
在所生成的主细胞亚群节点的基础上，根据各个关联细胞亚群与用户所查询的细胞亚群之间的相似度依次为各个关联细胞亚群生成关联细胞亚群节点并连接主细胞亚群节点和关联细胞亚群节点，从而构建得到用户所查询的细胞亚群的细胞亚群关联网络图
。2.
如权利要求1所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，还包括以下步骤：
S4、
获取用户所查询的细胞亚群及其关联细胞亚群的关键基因；
S5、
确定每个关键基因所关联的至少一个细胞亚群节点；
S6、
在上述所构建得到的细胞亚群关联网络图中，为每个关键基因生成基因节点，并根据关键基因与细胞亚群之间的关系，连接基因节点与细胞亚群节点
。3.
如权利要求1所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，步骤
S3
具体地：对每个关联细胞亚群，根据该关联细胞亚群与用户所查询的细胞亚群之间的相似度，为该关联细胞亚群生成对应的关联细胞亚群节点并构建该关联细胞亚群节点与主细胞亚群节点之间的连接线，从而生成用户所查询的细胞亚群的关联网络图，其中，关联细胞亚群与用户所查询的细胞亚群之间的相似度越高，所对应的关联细胞亚群节点的尺寸则越大，所对应的关联细胞亚群节点的连接线则越粗
。4.
如权利要求2所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，步骤
S4
具体地：对用户所查询的细胞亚群和所述各个关联细胞亚群，获取每个细胞亚群中的贡献度高于预设阈值的基因作为该细胞亚群的关键基因，并记录关键基因与细胞亚群的对应关系
。5.
如权利要求4所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，所述预设阈值为
[5,10]
区间内的任一数值
。6.
如权利要求2所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，步骤
S5
具体地：对所获取到的全部关键基因进行去重处理，根据所记录的关键基因与细胞亚群的对应关系，确定每个关键基因所关联的至少一个细胞亚群节点
。7.
如权利要求2所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，步骤
S6
具体地：在用户所查询的细胞亚群的关联网络图中，为经过去重处理后的每个关键基因生成对应的基因节点，并为每个基因节点构建该基因节点与其所关联的细胞亚群节点之间的连线，其中，基因节点的尺寸与该基因节点所连接的细胞亚群节点数量正相关，基因节点所对应的关键基因在细胞亚群节点所对应的细胞亚群中的贡献度越高，该基因节点与该细胞亚群节点之间的连接线则越粗
。8.
如权利要求1所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，包括在步骤
S1
之前执行步骤
S0、
接收用户所发出的细胞亚群查询指令，该查询指令含有用户所查询的细胞亚群信息
。9.
如权利要求1或2所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，包括步骤
S7、
把细胞亚群关联网络图显示给用户
。10.
如权利要求1所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，步骤
S1
具体地：根据用户所查询的细胞亚群与其他各个细胞亚群之间的相似度，从其他各个细胞亚群当中筛选出相似度高于预设程度的细胞亚群作为用户所查询的细胞亚群的关联细胞亚群
。
11.
如权利要求1所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，步骤
S1
具体地：以用户所查询的细胞亚群所属的关键细胞亚群类别中的细胞亚群作为所述关联细胞亚群
。12.
如权利要求
11
所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，预先按照以下方式获得步骤
S1
中的关键细胞亚群类别：采用聚类算法对各个细胞亚群进行聚类分析，从而划分为多个关键细胞亚群类别
。13.
如权利要求
12
所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，所述聚类算法为
K
‑
means
算法或高斯混合模型算法
。14.
如权利要求9所述的细胞亚群关联网络图的生成方法，其特征是，包括步骤
S8、
若接收到用户发出的关联细胞亚群节点跳转指令，该跳转指令包含有用户所选中...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷文，陈西茜，
申请(专利权)人：智泽童康广州生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：