[发明专利]面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法及系统

权利要求书

1.一种面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法，其特征在于：包括以下过程：

获取单细胞转录组测序数据；

对获取的测序数据进行预处理；

对预处理后的测序数据进行降维和聚类处理，得到聚类结果；

将聚类结果根据Spearman相关性由小到大或由大到小排列，从Spearman相关性变化最大的间隙处删除Spearman相关性小的聚类结果；

取删除处理后的各个聚类结果的等价关系矩阵平均值进行层次聚类得到最终的聚类结果。

2.如权利要求1所述的面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法，其特征在于：

对预设范围内的每个目标维度数，得到对应的降维结果，对每一个降维结果，使用K-Means算法得到一个聚类结果。

3.如权利要求1所述的面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法，其特征在于：

根据得到的聚类结果构建拉普拉斯矩阵，提取拉普拉斯矩阵的特征值，每一个特征值作为一个聚类结果的一个坐标，计算某一聚类结果的对应坐标与所有特征值序列号的Spearman相关性。

4.如权利要求1所述的面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法，其特征在于：

层次聚类包括：每次找出距离最小的两个元素分到一类，此后将这两个元素看作一个元素，与其余元素计算距离时计算距离的平均值，使得元素不断聚合，直到剩余预设类。

5.如权利要求1所述的面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法，其特征在于：

对获取的测序数据进行预处理，包括：

测序数据以矩阵的方式存储，选择变异系数大于预设值的基因数据。

6.如权利要求1所述的面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法，其特征在于：

利用UMAP预处理后的测序数据进行降维。

7.如权利要求1所述的面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法，其特征在于：

Spearman相关性包括：将两个欲计算Spearman相关性的序列转化为序数的排列，使得数列对应位置为数值的序数。

8.一种面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类系统，其特征在于：包括：

数据获取模块，被配置为：获取单细胞转录组测序数据；

预处理模块，被配置为：对获取的测序数据进行预处理；

初步聚类模块，被配置为：对预处理后的测序数据进行降维和聚类处理，得到聚类结果；

聚类剔除模块，被配置为：将聚类结果根据Spearman相关性由小到大或由大到小排列，从Spearman相关性变化最大的间隙处删除Spearman相关性小的聚类结果；

层次聚类模块，被配置为：取删除处理后的各个聚类结果的等价关系矩阵平均值进行层次聚类得到最终的聚类结果。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法中的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的面向非标准化单细胞转录组测序数据的聚类方法中的步骤。