【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及细胞数据分析，具体涉及一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法。
技术介绍
1、随着单细胞rna测序（scrna-seq）技术的迅速发展，科研人员可以在单细胞分辨率下精确测量每个细胞的基因表达谱，这类高通量数据为揭示细胞功能异质性、生物学过程以及疾病机制提供了关键信息，然而，如何高效地理解和解释海量的单细胞表达数据，仍然是当前生物信息学领域面临的重大挑战。
2、为解决这一问题，近年来兴起的单模态预训练语言模型（plm）在文本生成与理解、图像识别、基因序列建模等多个方向取得了显著成果，目前虽然将plm应用于单细胞分析任务，如细胞类型注释、伪细胞生成等，但仍存在诸多局限，具体如下：
3、1、当前大多数方法仅能处理单一模态数据（如文本或表达矩阵），缺乏有效的机制来融合文本知识与细胞表达数据，这限制了模型对细胞功能、状态和分类的深度理解与泛化能力；
4、2、目前在尝试将表达数据转换为“细胞句子”文本时，仅保留了非常少的基因信息，导致完全丢弃了表达值，这种粗糙的编码方式导致细...
【技术保护点】
1.一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，对单细胞RNA测序表达矩阵与对应的细胞文本描述进行预处理，构建多模态数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，基于多模态数据集，构建双模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，基于多模态数据集，构建双模型
<...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，对单细胞rna测序表达矩阵与对应的细胞文本描述进行预处理，构建多模态数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，基于多模态数据集，构建双模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，基于多模态数据集，构建双模型，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多模态语言模型的单细胞转录组数据与文本描述联合分析方法，其特征在于，基于多模态数据集，构建跨模态投射模块，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于多模态语言模...
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