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龍圖騰網獲悉河南大學申請的專利基于編碼器的梯度提升機miRNA-疾病關聯預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117198407B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311235759.3，技術領域涉及：G16B40/20；該發明授權基于編碼器的梯度提升機miRNA-疾病關聯預測方法是由金勇;侯懷彬設計研發完成，并于2023-09-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于編碼器的梯度提升機miRNA-疾病關聯預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及生物信息學關聯預測技術領域，具體涉及基于編碼器的梯度提升機miRNA?疾病關聯預測方法，該方法包括：利用多源生物學和醫學信息獲取miRNA?疾病關聯鄰接矩陣，miRNA功能相似性矩陣，疾病語義相似性矩陣；整合得到的miRNA和疾病的整合相似性矩陣與miRNA?疾病關聯鄰接矩陣進行拼接得到信息量更豐富的miRNA?疾病關聯特征向量；利用自動編碼器提取綜合miRNA特征向量和疾病特征向量的關鍵特征，利用輕量梯度提升機分類器實現miRNA與疾病的潛在關聯預測。本發明實現的預測精度高，時間和經濟成本低，目的是挖掘潛在miRNA和疾病關聯，可以為研究復雜疾病的發病機理提供幫助。

本發明授權基于編碼器的梯度提升機miRNA-疾病關聯預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于編碼器的梯度提升機miRNA-疾病關聯預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，從預設數量個外部生物和醫學數據源獲取miRNA-疾病關聯數據，疾病的自相關數據和miRNA的自相關數據； 步驟2，根據步驟1獲取的數據，計算得到疾病語義相似性矩陣； 步驟3，根據步驟1獲取的數據，計算得到miRNA的功能相似性矩陣； 步驟4，根據步驟1獲取的miRNA-疾病關聯數據，得到miRNA-疾病關聯鄰接矩陣，并根據miRNA-疾病關聯鄰接矩陣，分別計算得到miRNA和疾病的高斯相互作用譜核相似性矩陣； 步驟5，根據步驟2獲得的疾病語義相似性矩陣和步驟3獲得的miRNA的功能相似性矩陣分別與步驟4計算得到的miRNA和疾病的高斯相互作用譜核相似性矩陣進行整合，得到miRNA和疾病的整合相似性矩陣； 步驟6，根據步驟5得到的miRNA和疾病的整合相似性矩陣分別與miRNA-疾病關聯鄰接矩陣進行拼接，得到miRNA和疾病綜合相似性矩陣； 步驟7，將步驟6獲得的miRNA和疾病綜合相似性矩陣的特征向量輸入到自動編碼器進行特征提取，提取到低維高質量的miRNA-疾病關聯特征向量； 步驟8，將步驟7得到的低維高質量的miRNA-疾病關聯特征向量輸入輕量梯度提升機分類器進行miRNA-疾病關聯預測； 得到的miRNA和疾病綜合相似性矩陣分別為： 其中，，，,分別表示第個miRNA與其它miRNA的整合相似性，第個疾病和其它疾病的整合相似性，已驗證的miRNA-疾病關聯矩陣的第行，已驗證的miRNA-疾病關聯矩陣的第列轉置； 所述將步驟6獲得的miRNA和疾病綜合相似性矩陣的特征向量輸入到自動編碼器進行特征提取，提取到低維高質量的miRNA-疾病關聯特征向量，包括： 分別利用自編碼器對495×383行495+495列的矩陣和495×383行383+383列的矩陣進行處理，提取它們的低維特征，同時降低原始特征向量中隱藏的冗余信息帶來的噪聲，得到兩個低維高質量的miRNA-疾病關聯特征向量。

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