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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業(yè)大學(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學深圳科技創(chuàng)新研究院)申請的專利基于異構網絡的癌癥驅動基因挖掘和可解釋性分析方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118280435B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202410311424.3，技術領域涉及：G16B20/00；該發(fā)明授權基于異構網絡的癌癥驅動基因挖掘和可解釋性分析方法是由李君一;王樂翔;邢哲銘;王軒;吳宇琳;蔣琳;王亞東設計研發(fā)完成，并于2024-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于異構網絡的癌癥驅動基因挖掘和可解釋性分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于異構網絡的癌癥驅動基因挖掘和可解釋性分析方法，方法包括：構建多組學異構網絡，并通過所述多組學異構網絡提取節(jié)點初始特征；通過沿特定元路徑隨機游走的方式構建信息傳遞子圖，并進行基于元路徑的異構網絡特征提取，得到基因節(jié)點的表示向量；將基因節(jié)點的表示向量輸入多層線性分類器，利用所述多層線性分類器進行節(jié)點分類，輸出癌癥驅動基因的分析結果。本發(fā)明通過包含多頭注意力和自注意力機制的網絡表征算法計算元路徑內部的表示向量，以及通過全局注意力的方式計算每種元路徑對于分類問題的貢獻權重，可以得到一個魯棒性更強效果更好的癌癥驅動基因預測結果。

本發(fā)明授權基于異構網絡的癌癥驅動基因挖掘和可解釋性分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于異構網絡的癌癥驅動基因挖掘和可解釋性分析方法，其特征在于，包括： 構建多組學異構網絡，并通過所述多組學異構網絡提取節(jié)點初始特征； 通過沿特定元路徑隨機游走的方式構建信息傳遞子圖，并進行基于元路徑的異構網絡特征提取，得到基因節(jié)點的表示向量； 將基因節(jié)點的表示向量輸入多層線性分類器，利用所述多層線性分類器進行節(jié)點分類，輸出癌癥驅動基因的分析結果； 所述構建多組學異構網絡，并通過所述多組學異構網絡提取節(jié)點初始特征，包括： 基于CPDB-PPI蛋白質相互作用數據，利用基因編碼的蛋白質之間的相互關系表示基因間的相互關系，形成基礎的同構網絡； 保留所述同構網絡中存在關系的可能性大于預設值的邊，并選擇MSigDB數據庫中與癌癥相關的多組學數據作為節(jié)點，將所選節(jié)點與基因節(jié)點之間的關系作為異構網絡中的邊，構建所述多組學異構網絡； 收集多種癌癥類型的基因的臨床數據樣本，計算每種基因的突變率、甲基化值以及基因的表達情況的數據，得到所述節(jié)點初始特征； 所述通過沿特定元路徑隨機游走的方式構建信息傳遞子圖，并進行基于元路徑的異構網絡特征提取，包括： 根據定義的元路徑，沿著節(jié)點的元路徑進行基于鄰居的限定步長的隨機游走采樣，得到基因節(jié)點之間通過元路徑提取出的關系； 根據基因節(jié)點之間通過元路徑提取出的關系，得到所述信息傳遞子圖； 根據所述信息傳遞子圖，計算節(jié)點i與所述信息傳遞子圖中其余節(jié)點的相似度，使用softmax函數將其余節(jié)點對節(jié)點i的貢獻進行歸一化，得到所述信息傳遞子圖中其余節(jié)點對于節(jié)點i的貢獻權重，得到聚合過程中的注意力分數，將所有其余節(jié)點的特征按照注意力分數加權求和得到新的節(jié)點i的表示特征； 將得到的節(jié)點在某種所述元路徑信息傳遞子圖中的表示結果經過一層非線性的激活函數，并基于多頭注意力機制進行拼接，將并行的注意力頭得到的結果作為單個節(jié)點的表示向量，得到最后的基因節(jié)點表示向量矩陣； 所述將基因節(jié)點的表示向量輸入多層線性分類器，利用所述多層線性分類器進行節(jié)點分類，包括： 采用全局的注意力機制為每種元路徑計算不同的語義權重； 基于計算得到的語義權重，得到所有節(jié)點的最終表示向量； 基于所有節(jié)點的最終表示向量，采用得分的形式得到節(jié)點被分類為正負類分別的概率，根據log-softmax函數將得分轉換成概率分布，輸出癌癥驅動基因的分類結果； 所述采用全局的注意力機制為每種元路徑計算不同的語義權重，包括：將得到的M種元路徑對應的全部節(jié)點的輸出展開成2維矩陣，并拼接成矩陣；通過一個兩層的MLP計算節(jié)點間的語義權重，并通過一個新的線性層模擬簡單注意力層的相似度比較向量，將得到的結果經過一個softmax層進行歸一化操作，得到不同元路徑間的語義權重。

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