基于线性选择性状态空间对单细胞组学的多模态整合方法

本发明涉及生物信息技术领域，具体公开了基于线性选择性状态空间对单细胞组学的多模态整合方法。包括以下步骤：(1)对原始多组学数据进行质量控制，去除低质量的样本；(2)对处理后的多组学数据进行归一化和高变基因选择；(3)构建组学特征融合模块，整合多组学的共同特征，构建组学特征增强模块，保留增强各组学的独特细节；(4)构建选择性状态空间融合模块，整合各组学独特信息和共同特征；(5)构建选择性状态空间增强融合网络，串联各模块形成整体网络结构；(6)对细胞进行聚类并与真实标签比对，得出聚类性能。本发明对转录组数据和蛋白质组数据可达到较好的整合效果，提取多模态数据共同特征的同时保留了独特信息。