【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物信息学与基因组学单细胞rna测序数据的因果发现以及信息融合方法,以发现基因组学中的不同基因对之间复杂的调控关系,加深了解不同类型基因与转录因子之间的相互作用,辅助诊断细胞类疾病为目标,设计了一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法。
技术介绍
1、测序技术的发展导致生物测序数据爆发式增长,生物信息领域已然进入了以测序技术为基础,算法模型为手段,科学技术的发展为支撑的全新时代。单细胞rna测序(single-cell rna sequencing,scrna-seq)是一种高通量的生物技术,用于测定单个细胞中的rna分子数量,从而揭示不同细胞之间的转录组差异。这项技术已经在生物医学研究、发展生物学、疾病理解等领域取得了显著的进展。scrna-seq数据提供了细胞和基因的二维矩阵,每个值代表一个基因在细胞中的表达水平。
2、基因调控网络(gene regulatorynetwork)用于描述基因之间的调控关系,旨在简化复杂生物系统的分析。基因调控网络由转录因子、基因和调控因子组成。基因调控网络的每个节点代表一个
...【技术保护点】
1.一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法,其特征在于,步骤一中,BEELINE数据集包括7个sc-RNA-seq数据集,其中5个是关于小鼠细胞的数据集和2个关于人类细胞的数据集;选择三组小鼠造血干细胞mHSC的sc-RNA-seq数据集,分别是mHSC-L、mHSC-GM和mHSC-E;对于这三个数据集,剔除在少于10%的细胞中表达的基因;然后,对剩余数据进行归一化处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法,其特征在于
...【技术特征摘要】
1.一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法,其特征在于,步骤一中,beeline数据集包括7个sc-rna-seq数据集,其中5个是关于小鼠细胞的数据集和2个关于人类细胞的数据集;选择三组小鼠造血干细胞mhsc的sc-rna-seq数据集,分别是mhsc-l、mhsc-gm和mhsc-e;对于这三个数据集,剔除在少于10%的细胞中表达的基因;然后,对剩余数据进行归一化处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法,其特征在于,步骤二中,基因调控网络被表示为g=<n,z>,n为基因集合,xi∈z表示n个基因中的第i个基因,i=1,2,…,n,z代表基因之间调控关系的集合,...
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