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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利基于加權核規范正則化算法的lncRNA-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：CN116189779B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202310121308.0，技術領域涉及：G16B40/00；該發明授權基于加權核規范正則化算法的lncRNA-疾病關聯預測方法是由顧國生;許浩杰;謝國波;林志毅;陳銳濱;余俊銳設計研發完成，并于2023-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于加權核規范正則化算法的lncRNA-疾病關聯預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供基于加權核規范正則化算法的lncRNA?疾病關聯預測方法，包括以下步驟：S1：獲取lncRNA?疾病鄰接矩陣LD；S2：計算lncRNA表達相似性LSexp、lncRNA功能相似性LSfun、lncRNA高斯相似性LSgau、lncRNA線性鄰域相似性LSlin、疾病語義相似性DSsem、疾病高斯相似性DSgau、疾病線性鄰域相似性DSlin；S3：采用k?近鄰中心核對齊算法將lncRNA和疾病的相似性分別整合到同一空間；S4：利用lncRNA?疾病關聯矩陣、lncRNA和疾病的最優相似性核矩陣構建一個異構矩陣作為矩陣補全的目標矩陣；S5：將異構矩陣輸入加權核規范正則化模型中進行補全，最終得到預測的lncRNA?疾病的關聯。本發明利用k?近鄰中心核對齊算法對相似性信息進行整合用于輔助預測，構建加權核規范正則化模型對異構矩陣進行補全，實現更加準確的lncRNA?疾病的關聯預測。

本發明授權基于加權核規范正則化算法的lncRNA-疾病關聯預測方法在權利要求書中公布了：1.基于加權核規范正則化算法的lncRNA-疾病關聯預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取lncRNA-疾病鄰接矩陣LD，所述lncRNA-疾病鄰接矩陣用于描述lncRNA-疾病關聯關系； S2：計算lncRNA表達相似性LSexp、lncRNA功能相似性LSfun、lncRNA高斯相似性LSgau、lncRNA線性鄰域相似性LSlin、疾病語義相似性DSsem、疾病高斯相似性DSgau、疾病線性鄰域相似性DSlin； S3：采用k-近鄰中心核對齊算法將lncRNA和疾病的相似性分別整合到同一空間，得到lncRNA和疾病的最優相似核矩陣LS和DS； S4：利用lncRNA-疾病關聯矩陣、lncRNA和疾病的最優相似性核矩陣構建一個異構矩陣； S5：將異構矩陣輸入加權核規范正則化模型中進行補全，最終得到預測的lncRNA-疾病的關聯，具體步驟為： 通過解決秩最小化問題來補全目標矩陣： s.t.ΡΩX＝ΡΩX' 其中rank·為秩函數，X'∈RnL+nD×nL×nD為構造的目標矩陣；Ω是一個包含索引對i,j的集合，包含了X'中所有已知的lncRNA-疾病關聯；ΡΩ是Ω上的投影算子；然而，在上述矩陣補全中直接求解秩極小化是一個NP困難問題，它可以簡化為一個核范數最小化： s.t.ΡΩX＝ΡΩX' 其中||X||ω,*表示矩陣X的加權核范數，σiX表示矩陣X的第i個最大奇異值且滿足σ1X≥σ2X≥…≥σnX；ω＝[ω1,ω2,…,ωn]是分配給σiX的權重；在將預測值約束在[0,1]區間內和添加一個可容忍的噪聲項之后，模型轉換為如下ADMM形式： s.t.X＝M,0≤M≤1 其中α是平衡核范數的誤差項，是Frobenius參數化；M是一個用于加速模型收斂的輔助矩陣；最后，將其轉化為增廣的拉格朗日函數： 其中Z為拉格朗日乘子，β＞0表示增廣項的自適應懲罰參數；采用一種迭代方法，將初始值設為X1＝M1＝Z1＝ΡΩX'，并分別通過k次迭代求解Mk+1和XK+1、Zk+1；當迭代終止；可以得到最終更新的異構網絡最終可得到經過補全的關聯概率矩陣

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