单细胞多组学数据分析系统、方法、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术属于单细胞多组学技术领域，公开了一种单细胞多组学数据分析系统、方法、设备及存储介质，数据导入模块用于从不同测序平台读取测序数据并保存为S4对象；跨语言分析模块用于在统一框架内，根据分析流程调用基于R语言与Python语言的单细胞多组学分析工具进行S4对象的分析；深度学习优化模块用于基于跨语言交互接口，训练深度学习模型并将深度学习模型的分析结果集成至S4对象；交互与扩展模块用于获取分析流程并可视化分析结果，构建插件形式的自定义单细胞多组学分析工具并加载至S4对象进行分析。实现跨测序平台数据兼容、多语言工具无缝整合及深度学习框架高效接入，解决现有技术在数据异构性、语言生态割裂及算法扩展性上的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于单细胞多组学，涉及一种单细胞多组学数据分析系统、方法、设备及存储介质。

技术介绍

1、单细胞转录组和表观组学通过解析基因表达、染色质开放性和细胞空间定位信息，为揭示细胞异质性、基因调控网络及组织微环境提供了前所未有的分辨率。scrna-seq(单细胞rna测序)和scatac-seq(单细胞atac测序)分别从转录组和表观组层面刻画细胞状态，而空间转录组学进一步将基因表达与细胞空间位置关联，推动了发育生物学、肿瘤微环境及疾病机制的研究。当前单细胞测序技术呈现高度多样化特征，这些技术在空间分辨率、分子捕获类型及数据输出格式上存在显著差异，导致分析工具难以统一兼容。然而，多组学数据量的爆炸式增长和平台技术多样性，使得数据处理与分析面临严峻挑战。

2、目前，单细胞多组学分析主要依赖以下技术框架：(1)单组学专用分析工具。以seurat(r语言)、scanpy(python语言)和archr(r语言)为代表的工具，分别针对转录组和表观组数据提供标准化分析流程。例如，seurat支持scrna-seq数据的降维聚类与差异表达分析，archr本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种单细胞多组学数据分析系统，其特征在于，包括数据导入模块、跨语言分析模块、深度学习优化模块和交互与扩展模块；

2.根据权利要求1所述的单细胞多组学数据分析系统，其特征在于，所述数据导入模块具体用于：

3.根据权利要求1所述的单细胞多组学数据分析系统，其特征在于，所述数据导入模块还用于：

4.根据权利要求1所述的单细胞多组学数据分析系统，其特征在于，所述根据分析流程调用基于R语言与Python语言的单细胞多组学分析工具进行S4对象的分析时，采用.parquet文件实现R语言与Python语言之间的数据交换，并将分析结果保存至S4对象以及通过Echa...

【技术特征摘要】

1.一种单细胞多组学数据分析系统，其特征在于，包括数据导入模块、跨语言分析模块、深度学习优化模块和交互与扩展模块；

2.根据权利要求1所述的单细胞多组学数据分析系统，其特征在于，所述数据导入模块具体用于：

3.根据权利要求1所述的单细胞多组学数据分析系统，其特征在于，所述数据导入模块还用于：

4.根据权利要求1所述的单细胞多组学数据分析系统，其特征在于，所述根据分析流程调用基于r语言与python语言的单细胞多组学分析工具进行s4对象的分析时，采用.parquet文件实现r语言与python语言之间的数据交换，并将分析结果保存至s4对象以及通过echarts进行动态展示。

5.根据权利要求1所述的单细胞多组学数据分析系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：付来义，徐高远，孙凤鸣，孙贺全，王莹，彭勤科，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：