一种基于图自动编码器的scRNA-seq数据特征学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411423822.0

申请日：

2024-10-12

公开(公告)号：

CN119400249B

公开(公告)日：

2025-10-21

发明(设计)人：

徐丽白静玉吴尤倪惠莉王璐

申请人：

哈尔滨工程大学

申请人地址：

150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号

IPC主分类号：

G16B40/00

IPC分类号：

G16B20/30 G16B25/10 G06F18/23 G06N3/0455 G06N3/088

代理机构：

哈尔滨市松花江联合专利商标代理有限公司 23213

代理人：

杨晓辉

法律状态：

公开

国省代码：

山东省青岛市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-02-07	公开	公开
2025-02-25	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G16B 40/00申请日:20241012
2025-10-21	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于图自动编码器的scRNA-seq数据特征学习方法 [P].

徐丽 ;

白静玉 ;

吴尤 ;

倪惠莉 ;

王璐 .

中国专利 :CN119400249A ,2025-02-07

[2]

一种基于双向自编码器的scRNA-seq缺失数据预测方法 [P].

张奕 ;

刘鑫源 .

中国专利 :CN119418783A ,2025-02-11

[3]

一种基于深度对抗变分自编码器的scRNA-seq数据降维方法 [P].

王树林 ;

任亚琪 .

中国专利 :CN114067915A ,2022-02-18

[4]

一种基于多尺度特征融合的scRNA-seq细胞聚类方法 [P].

张奕 ;

邹文官 .

中国专利 :CN120145082A ,2025-06-13

[5]

一种基于自编码器的基因表达谱特征学习方法 [P].

彭绍亮 ;

张磊 ;

李非 ;

毕夏安 ;

周德山 ;

肖港 ;

辛彬 ;

王子航 .

中国专利 :CN111276187B ,2020-06-12

[6]

基于深度图切割的scRNA-seq数据聚类方法及装置 [P].

周园春 ;

许萍 ;

王鹏飞 ;

肖濛 ;

宁致远 .

中国专利 :CN117540233A ,2024-02-09

[7]

一种基于自动编码器的灰度图像迁移学习方法 [P].

王慧青 ;

胡玉坤 ;

焦越 ;

余厚云 .

中国专利 :CN111127360A ,2020-05-08

[8]

基于ZINB分布和图注意力的scRNA-seq数据聚类方法、系统及装置 [P].

周祯 ;

潘嘉诚 .

中国专利 :CN120432017A ,2025-08-05

[9]

一种基于深度图对比学习的scRNA-seq缺失数据预测方法 [P].

张奕 ;

刘鑫源 .

中国专利 :CN120144927A ,2025-06-13

[10]

一种基于非负矩阵分解的scRNA-seq数据补值方法 [P].

徐丽 ;

朱亚隆 ;

李振鹏 ;

王莉雯 ;

任佳旭 .

中国专利 :CN117373542A ,2024-01-09

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