【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物学，具体为一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法。
技术介绍
1、转录组学是一门在整体水平上研究细胞中基因转录情况的学科，它关注的是基因表达的情况以及转录调控规律。转录组学的研究对象包括信使rna(mrna)、转运rna(trna)、核糖体rna(rrna)及其他非编码rna(如micro rna、small rna等)。广义上，转录组是指在某一特定细胞类型或生理或疾病的状态下，所有基因转录产生的rna分子的总和；狭义上，它指的是某一生理条件下所有mrna分子的集合。转录组学是连接基因组遗传信息和生物表型的必然桥梁，是功能基因组研究中不可或缺的一项重要内容
2、转录组测序(rna-seq)作为一种革新性的高效工具，能够去除内含子和非编码区域，从而以更高的成本效益解释基因表达的精细图谱。这种技术能够解决基因表达谱分析、新转录本的发现、低丰度转录本的挖掘、可变剪接的调控等问题，并且在农学、生物学、医学研究等领域有广泛应用。
3、传统的转录组学技术通常涉及从组织或细胞中提取总rna，然后测序并分析...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：原组织学图像中空间域的标识与图像分割过程，利用深度学习进行空间转录组空间域识别具有以下流程：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：如上所述的步骤S1具体操作步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：如上所述的步骤S2具体操作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：如上所述的步骤S3具体操作步骤如下：
5.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：原组织学图像中空间域的标识与图像分割过程，利用深度学习进行空间转录组空间域识别具有以下流程：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：如上所述的步骤s1具体操作步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：如上所述的步骤s2具体操作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：如上所述的步骤s3具体操作步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空间转录组空间域识别方法，其特征在于：如上所述的步骤s4中所述图像分割模...
【专利技术属性】
技术研发人员：张政谦，陈炳宏，张博文，刘子岐，刘永壮，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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