空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法

本发明涉及生物信息学，尤其是涉及空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法。

背景技术：

1、空间转录组技术能够同时获取组织中基因表达信息及其空间位置信息，为解析组织空间结构、细胞异质性及细胞间相互作用提供了重要技术手段。空间域识别作为空间转录组数据分析中的关键任务，旨在综合利用基因表达信息与空间位置信息，对组织中的不同功能区域进行准确划分，为组织发育、疾病机制研究及精准医学等提供重要的数据支撑。

2、近年来，图神经网络被广泛应用于空间域识别任务中。现有方法通常基于空间邻接关系构建图结构，利用图神经网络学习节点的低维表示，并结合自监督学习或对比学习策略增强局部空间一致性。部分方法通过构建多个互补视图，采用多视图图卷积网络分别学习不同视图的节点表示，并利用注意力机制实现多视图特征融合，以提高图结构信息与节点属性信息的协同建模能力。此外，还有方法利用图注意力网络自适应学习邻域节点的重要性，通过动态聚合空间邻域信息增强局部空间结构表示能力。

3、尽管现有方法在空间转录组空间域识别方面取得了一定进展，但仍存在以下不足：第一，对空间关系信息的感知与建模能力不足，难以充分利用节点间的空间邻域关系来增强局部表示的一致性；第二，对多视图之间互补信息的协同利用不够充分，缺少语义视图与结构视图之间的全局语义对齐机制，导致不同视图的表示在语义空间中存在不一致，从而影响空间域识别结果的准确性。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，通过构建结构视图和语义视图并学习各视图的节点表示，结合空间关系感知的局部表示学习和跨视图语义协同优化，解决现有方法中空间关系感知能力不足及多视图语义协同不充分的问题，提高空间域识别的准确性和鲁棒性。

2、为实现上述目的，本发明提供了空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，包括以下步骤：

3、步骤s1、获取空间转录组数据，构建结构视图和语义视图的图结构并学习各视图的节点表示，通过重构约束获得融合空间结构与基因表达信息的初始表示；

4、步骤s2、基于结构视图的节点表示，构建空间关系感知的局部表示学习，利用空间邻域关系增强结构视图内部及之间的局部表示一致性，获得局部表示学习目标；

5、步骤s3、基于结构视图和语义视图的节点表示，构建跨视图语义协同优化，建立全局语义一致性约束并协同优化结构视图与语义视图的表示，获得跨视图语义协同优化目标；

6、步骤s4、联合优化重构约束、局部表示学习目标和跨视图语义协同优化目标，获得最终节点表示，用于空间域识别及下游分析任务。

7、因此，本发明采用上述的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，有益技术效果如下：

8、（1）本发明通过构建空间结构图和增强空间结构图构成结构视图，引入空间关系感知的局部表示学习模块，基于节点间空间邻域关系构建包含跨视图自身一致性、视图内邻域一致性和跨视图邻域一致性的多正样本对比学习机制，使结构视图内部及之间的局部空间结构表示保持一致，能够增强对节点间空间邻域关系的感知与利用，提升节点表示对空间拓扑关系的表达能力。

9、（2）本发明通过在语义视图与结构视图之间建立全局语义一致性约束，结合方差约束和协方差约束减小不同视图表示在语义空间中的差异，并在语义视图上引入图结构平滑正则项，使相邻节点的语义表示保持平滑，能够促进结构视图与语义视图的协同，提升多视图互补信息的融合效果。

10、（3）本发明通过联合优化空间结构重构约束、局部表示学习目标和跨视图语义协同优化目标，获得的节点低维表示融合了空间结构信息和全局语义信息，能够应用于空间域识别、轨迹推断及癌症异质性分析等下游任务。

1.空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s1具体包括：

3.根据权利要求2的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s14中，共享编码器和独立编码器均采用单层图卷积网络实现，传播规则定义为：

4.根据权利要求3的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s15中，加权重构损失函数按下列公式计算：

5.根据权利要求1的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s2具体包括：

6.根据权利要求5的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s22中，连续空间关系权重函数按下列公式计算：

7.根据权利要求5的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s23中，多正样本关系具体包括：

8.根据权利要求1的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

9.根据权利要求8的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s34中，跨视图全局语义对齐目标函数如下：

10.根据权利要求1的空间关系感知与跨视图语义协同的空间转录组域识别方法，其特征在于，步骤s4具体包括：