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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本申请公开了一种基于单细胞转录组图谱的药物筛选分析方法、介质及设备，涉及单细胞转录组数据分析领域。构建包含多种癌症类型的癌症组织、对应的癌旁组织以及来源于正常人体对应组织的单细胞泛肿瘤转录组图谱，有助于发现跨不同癌症类型的共同药物靶点；通过重新分群注释，能够精确区分不同细胞类型，特别是恶性细胞与正常细胞之间的差异，有助于发现针对特定细胞类型的药物；基于单细胞泛肿瘤转录组图谱，结合预处理后的细胞扰动数据矩阵，训练深度学习模型，实现了对药物处理下细胞响应的精准预测，能够快速识别泛肿瘤药物及肿瘤特异性药物，发现已上市药物和候选药物的新适应症，评估药物的副作用，发现药物的潜在作用机制。
主权项：1.一种基于单细胞转录组图谱的药物筛选分析方法，其特征在于，包括以下步骤：构建单细胞泛肿瘤转录组图谱，所述单细胞泛肿瘤转录组图谱包含多种癌症组织、对应的癌旁组织以及来源于正常人体对应组织的单细胞转录组测序计数矩阵和单个细胞的注释信息矩阵；其中，所述单个细胞的注释信息矩阵是基于单细胞转录组测序计数矩阵，将细胞分群并基于细胞类型特异基因进行注释得到的；所述单个细胞的注释信息矩阵包含单细胞泛肿瘤转录组图谱中各个细胞的组织来源、细胞类型及其对应的细胞谱系的信息；获取细胞扰动数据并对所述细胞扰动数据进行筛选，得到预处理后的细胞扰动数据矩阵，所述预处理后的细胞扰动数据矩阵包含多个显著差异表达基因以及对应的药物处理信息；构建深度学习模型，并利用单细胞泛肿瘤转录组图谱和预处理后的细胞扰动数据矩阵，训练所述深度学习模型；利用训练好的深度学习模型评估每次药物处理对每个细胞产生的影响，寻找泛肿瘤药物和肿瘤特异性药物，以及药物的潜在副作用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于单细胞转录组图谱的药物筛选分析方法、介质及设备
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