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龍圖騰網獲悉西北工業大學深圳研究院;西北工業大學申請的專利一種基于層次化圖神經網絡的lncRNA標志物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：CN119811506B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411993509.0，技術領域涉及：G16B40/00；該發明授權一種基于層次化圖神經網絡的lncRNA標志物預測方法是由王永天;王志遠設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于層次化圖神經網絡的lncRNA標志物預測方法在說明書摘要公布了：本發明具體涉及一種基于層次化圖神經網絡的lncRNA標志物預測方法，包括：lncRNA相似性網絡的構建、疾病相似性網絡的構建、lncRNA和疾病的特征學習、構建lncRNA和疾病關聯圖、基于圖的神經結構的維度特征提取。本方法能夠提高識別lncRNA與疾病對之間關聯方面的預測性能。

本發明授權一種基于層次化圖神經網絡的lncRNA標志物預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于層次化圖神經網絡的lncRNA標志物預測方法，其特征在于，所述方法包括： 構建lncRNA相似性網絡、疾病相似性網絡； 對lncRNA相似性網絡、疾病相似性網絡分別提取對應的lncRNA特征數據和疾病特征數據；并利用lncRNA特征數據和疾病特征數據構建關聯特征圖數據；以及 基于lncRNA和疾病的關聯源數據，構建互聯圖數據；其中，將lncRNA-疾病關聯定義為節點，將lncRNA-疾病關聯的二部圖轉換為包含lncRNA-疾病關系節點的互聯圖；將lncRNA與疾病之間的關聯節點定義為，如果兩個節點共享一個lncRNA或一種疾病，它們之間就有一條邊，對于節點和，它們的連接性可以定義為： 利用基于混合圖神經網絡架構的特征提取模型，分別對關聯特征圖數據、互聯圖數據進行維度特征提取，獲取關聯特征圖數據對應的第一維度特征數據、互聯圖數據對應的第二維度特征數據；其中，所述基于混合圖神經網絡架構的特征提取模型包括依次設置的：第一圖卷積層、圖注意層和第二圖卷積層；采用GCN-GAT-GCN的結構進行特征提取，公式為： 其中，A表示互聯或關聯特征圖的相鄰矩陣，表示第l層的輸出； 其中，圖卷積層GCN通過利用圖的拓撲結構學習節點表示，表示為： 其中，是第l層的節點特征矩陣，是添加了自連接的圖的鄰接矩陣，是的次數矩陣，是第l層的權重矩陣，是非線性激活函數； 圖注意層GAT通過結合注意力機制計算節點特征，使得模型能夠專注于鄰域內更重要的節點，表示為： 其中，和是第l層節點i和j的特征向量；是節點i和j之間的注意系數，它決定了節點j的特征對節點i的重要；是第l層的權重矩陣； 利用注意力機制層對第一維度特征數據、第二維度特征數據進行特征融合處理，獲取融合特征數據； 利用多層感知機層對融合特征數據進行分類處理，獲取lncRNA和疾病的相關性概率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學深圳研究院;西北工業大學，其通訊地址為：518057 廣東省深圳市南山區粵海街道高新南九道45號西北工業大學三航科技大廈25樓2501室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。