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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115732034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211441816.9，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统是由高瑞;张道良;于娜;谯旭;刘治平设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统，涉及生物信息学领域，对获取的空间转录组数据进行预处理，得到由图像特征、基因表达数据和邻接矩阵组成的正样本数据，属于同一个细胞的图像特征和基因表达数据存在对应关系；对正样本数据中图像特征和基因表达数据进行随机调整，得到负样本数据；构建图自编码器模型，用正样本数据和负样本数据对图自编码器模型进行训练；将待识别的样本数据输入到训练好的图自编码器模型中，得到最终识别的细胞类型；本发明构建图自编码器，充分利用空间转录组学中的多模态信息，实现空间转录组学的细胞模式识别，并改善扩展性和可操作性，提高组织切片中的细胞表达模式的识别精度和可靠性。

本发明授权一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空间转录组细胞表达模式的识别方法，其特征在于，包括： 对获取的空间转录组数据进行预处理，得到由图像特征、基因表达数据和邻接矩阵组成的正样本数据，属于同一个细胞的图像特征和基因表达数据存在对应关系； 对正样本数据中图像特征和基因表达数据进行随机调整，得到负样本数据； 构建图自编码器模型，用正样本数据和负样本数据对图自编码器模型进行训练； 将待识别的样本数据输入到训练好的图自编码器模型中，得到细胞标签，作为最终识别的细胞类型； 所述图自编码器模型，利用模型中的编码器和解码器，构建重构损失函数和信息熵损失函数，监督模型的训练； 图自编码器模型的编码器，从图像特征、基因表达数据和邻接矩阵中，提取编码数据； 图自编码器模型的解码器，对编码器输出的编码数据进行重构，得到新的图像特征和基因表达数据； 基于原始数据与重构后数据的均方误差MSE，构建重构损失函数； 信息熵损失函数，是利用正样本局部特征与全局特征之间的信息熵和负样本局部特征与全局特征之间的信息熵，基于对比学习思想，训练对图自编码器模型进行训练； 所述局部特征，是编码器输出的编码数据，所述全局特征，是将局部特征按行求均值，得到所有细胞的均值，即为全局特征； 输入数据为图像、基因表达、空间邻接矩阵的三模态，通过图像特征提取模型提取图像特征，构建邻接矩阵，与图神经网络GAT集成，其中邻接矩阵挑选出在物理空间中与其最近的6个细胞为近邻细胞构建。

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