[发明专利]单细胞类型检测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种单细胞类型检测方法，其特征在于，包括：

将参考数据输入表达熵模型，确定所述参考数据中每一类细胞包含的信息基因；所述参考数据包括N个单细胞中M个基因的表达谱数据集；所述表达熵模型通过训练所述参考数据得到；

计算所述信息基因在所述每一类细胞中的出现概率；

当接收到对待测单细胞进行检测获得的所述信息基因对应的表达量时，根据所述出现概率和所述表达量确定所述待测单细胞的细胞类型；

其中，在将参考数据输入表达熵模型，确定所述参考数据中每一类细胞包含的信息基因之前，还包括：

将所述表达谱数据集标准化得到基因表达量数据集；

根据所述基因表达量数据集进行表达熵计算，生成第一表达熵数据集；所述表达熵为信使核糖核酸表达的离散程度；

根据所述第一表达熵数据集对所述表达熵模型进行训练，完成所述表达熵模型的构建；

所述将参考数据输入表达熵模型，确定所述参考数据中每一类细胞包含的信息基因，包括：

将所述参考数据输入所述表达熵模型中，生成所述M个基因对应的第二表达熵数据集；

根据所述第一表达熵数据集和所述第二表达熵数据集进行基因筛选，确定所述参考数据中每一类细胞包含的信息基因。

2.如权利要求1所述的单细胞类型检测方法，其特征在于，所述根据所述第一表达熵数据集对所述表达熵模型进行训练，完成所述表达熵模型的构建，包括：

根据所述基因表达量数据集获得所述M个基因的平均基因表达量；

对所述第一表达熵数据集和所述平均基因表达量进行回归分析，调整所述表达熵模型的参考系数；

根据调整后的参考系数构建所述表达熵模型。

3.如权利要求1所述的单细胞类型检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

当接收到对待测单细胞进行检测获得的基因数据时，将所述基因数据输入所述表达熵模型得到虚拟表达熵数据集；

根据所述基因数据进行表达熵计算，生成实际表达熵数据集；

根据所述虚拟表达熵数据集和所述实际表达熵数据集进行计算，确定所述待测单细胞的纯度。

4.如权利要求1所述的单细胞类型检测方法，其特征在于，所述根据所述第一表达熵数据集和所述第二表达熵数据集进行基因筛选，确定所述参考数据中每一类细胞包含的信息基因，包括：

根据所述第一表达熵数据集和所述第二表达熵数据集，获取每一所述基因对应的第一表达熵数据和第二表达熵数据；

计算每一所述基因对应的第二表达熵数据与第一表达熵数据的差值，获得所述M个基因的差值集合；

按照选取规则从所述差值集合中选出X个差值，将所述X个差值对应的基因作为所述参考数据中每一类细胞包含的信息基因。

5.一种单细胞类型检测装置，其特征在于，包括：

信息基因确定模块，用于将参考数据输入表达熵模型，确定所述参考数据中每一类细胞包含的信息基因；所述参考数据包括N个单细胞中M个基因的表达谱数据集；所述表达熵模型根据所述参考数据训练生成；

概率计算模块，用于计算所述信息基因在所述每一类细胞中的出现概率；

细胞类型确定模块，用于当接收到对待测单细胞进行检测获得的所述信息基因对应的表达量时，根据所述出现概率和所述表达量确定所述待测单细胞的细胞类型；

所述装置还包括：

数据标准化模块，用于将所述参考数据标准化得到基因表达量数据集；

表达熵计算模块，用于根据所述基因表达量数据集进行表达熵计算，生成第一表达熵数据集；所述表达熵为信使核糖核酸的基因表达的离散程度；

模型构建模块，用于根据所述第一表达熵数据集对所述表达熵模型进行训练，完成所述表达熵模型的构建；

其中，所述信息基因确定模块，具体用于：

将所述参考数据输入所述表达熵模型中，生成所述M个基因对应的第二表达熵数据集；

根据所述第一表达熵数据集和所述第二表达熵数据集进行基因筛选，确定所述参考数据中每一类细胞包含的信息基因。