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基于单细胞测序及深度学习技术的抗衰老靶点检测系统
摘要文本
本发明涉及基于单细胞测序及深度学习技术的抗衰老靶点检测系统，属于生物技术领域。本发明抗衰老靶点检测系统是基于单细胞测序结合深度学习模型，筛选出抗衰老靶点基因。本发明利用深度学习技术构建衰老细胞与免疫细胞相互作用网络，再利用线性模型进行验证，提高了系统的可靠性；不仅可以用于抗衰老靶点的检测，也可以扩展到其他疾病以及数据模态中，为研究衰老相关基因的功能提供一个独特的视角，并为识别衰老过程中SASP与免疫微环境之间的潜在相互作用提供了一个强大的工具。
申请人信息
- 申请人:四川大学华西医院
- 申请人地址:610000 四川省成都市武侯区国学巷37号
- 发明人: 四川大学华西医院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于单细胞测序及深度学习技术的抗衰老靶点检测系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410218131.0 |
| 申请日 | 2024/2/28 |
| 公告号 | CN117789828A |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G16B30/00 |
| 权利人 | 四川大学华西医院 |
| 发明人 | 黄可心; 韩瑜娟; 周小波 |
| 地址 | 四川省成都市武侯区国学巷37号 |
专利主权项内容
1.一种抗衰老靶点检测系统，其特征在于：它是基于单细胞测序结合深度学习模型，筛选出抗衰老靶点基因；它包含如下功能模块：a、数据采集处理模块；b、数据分析模块；c、构建crosstalkBERT模型、IRES模型，筛选抗衰老靶点基因；其中，a步骤所述的数据采集处理模块，包括如下步骤：S：收集单细胞转录组scRNA-seq数据，对单细胞转录组数据进行质量控制和预处理：所述的细胞是在衰老过程中免疫细胞具有调控免疫弹性的潜在特征细胞；1S：对S步骤中的细胞通过衰老细胞的标记基因打分，鉴定组织内的衰老细胞；21S：将S步骤中鉴定的衰老细胞，通过配受体基因的表达，筛选出与免疫细胞有相互作用的衰老细胞；32S：确定衰老细胞分泌的SASP，收集SASP扰动-响应数据集，并建立SASP-基因响应矩阵；4b步骤所述的数据分析模块，包括：S：通过岭回归模型对SASP在三种组织内的免疫抑制活性进行打分，并建立SASP活性矩阵；并对SASP活性矩阵的拟合准确性进行验证评估。5