一种基于注意力机制与图变分自编码器的单细胞多模态数据整合方法

本发明公开了一种基于注意力机制与图变分自编码器的单细胞多模态数据整合方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、多模态数据预处理与细胞关系图构建；步骤2、基于多头注意力的跨模态邻接矩阵融合；步骤3、图变分自编码器训练与多目标优化；步骤4、多目标损失计算与模型联合优化；步骤5、细胞低维嵌入提取与聚类分析。该方法通过多头注意力机制融合单细胞转录组与表观遗传组数据，并利用图变分自编码器学习细胞的低维嵌入表示，实现对单细胞多模态数据的高效整合与聚类分析。