【技术实现步骤摘要】
本申请涉及生物信息学领域，特别涉及一种基于多层感知器(mlp)的多组学数据映射注释的方法、设备及计算机可读介质，用于处理和解析大规模和复杂的生物数据，实现对多组学数据的精确注释。
技术介绍
1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本申请的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就被认为是现有技术。
2、生物信息学领域常常需要处理和解析大量的组学数据，如单细胞rna测序数据和空间转录组数据。然而，这两种数据类型在格式和解析方法上存在显著差异，导致将单细胞数据与空间转录组数据进行有效整合与注释是一个巨大的挑战。传统的处理方法通常基于统计学和计算生物学方法，但存在计算复杂度高、信息利用不足和应用场景局限等问题，限制了转录组数据分析的效率和准确性，制约了多组学数据的解析和精准医疗的发展。
3、为解决上述问题，本申请引入了深度学习技术，特别是多层感知器(mlp)，将其应用于多组学数据的处理和注释，从而提供了一种创新的解决方案。
技术实现思路
1、本申请的多个方面提供...
【技术保护点】
1.一种多组学数据映射注释的方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述深度学习模型是多层感知器(MLP)模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多层感知器(MLP)模型在映射的过程中学习如何将空间转录组数据的特征和结构与单细胞RNA测序数据进行关联，以实现空间位置和细胞类型之间的对应。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述多层感知器(MLP)模型接受单细胞RNA测序数据的差异基因筛选和动态差异基因数目的输入，用于优化注释结果的性能。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多层感知器(ML...
【技术特征摘要】
1.一种多组学数据映射注释的方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述深度学习模型是多层感知器(mlp)模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多层感知器(mlp)模型在映射的过程中学习如何将空间转录组数据的特征和结构与单细胞rna测序数据进行关联，以实现空间位置和细胞类型之间的对应。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述多层感知器(mlp)模型接受单细胞rna测序数据的差异基因筛选和动态差异基因数目的输入，用于优化注释结果的性能。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多层感知器(mlp)模型由多个隐藏层和一个输出层组成，其中隐藏层用于提取数据的特征，输出层用于预测细胞的类型，通...
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