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龙图腾网恭喜昆明理工大学申请的专利一种基于多网络图卷积的癌症驱动基因识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115019883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210131034.9，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权一种基于多网络图卷积的癌症驱动基因识别方法是由彭玮;唐琦;戴伟设计研发完成，并于2022-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多网络图卷积的癌症驱动基因识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多网络图卷积的癌症驱动基因识别方法，属于系统生物学技术领域。本发明首先根据蛋白质相互作用网络得到结构网络，再为每个基因计算出增强特征，根据基因的生物特征之间的相似度得到特征网络，然后将结构网络、特征网络和生物特征放入多网络图卷积模型中，对模型进行训练，并利用训练好的模型预测新的癌症驱动基因，最后输出每个基因是否是癌症驱动基因的预测分数。本发明通过多网络图卷积识别方法，提高机器学习模型预测癌症驱动基因识别的准确性。

本发明授权一种基于多网络图卷积的癌症驱动基因识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多网络图卷积的癌症驱动基因识别方法，其特征在于：Step1：根据蛋白质相互作用网络得到结构网络；Step2：为每个基因计算出增强特征；Step3：根据基因的生物特征之间的相似度得到特征网络；Step4：将结构网络、特征网络和生物特征放入多网络图卷积模型中，对模型进行训练，并利用训练好的模型预测新的癌症驱动基因；Step5：输出每个基因是否是癌症驱动基因的预测分数；所述Step2具体为：首先求取基因的差异甲基化率，即一个癌症类型的所有样本中，癌症和匹配正常样本之间甲基化信号差异的平均值： 式中，表示基因i在癌症c型中的甲基化值，和是癌症和匹配正常样品中的甲基化信号，Sc表示癌症的样本集；然后获取每个基因的差异表达率，每个基因的差异表达率是通过其在癌症中的表达值与正常样本之间的对数倍变化来测量的，然后在所有样本中取平均值；最后，在结构网络中使用deepwalk算法得到每个基因的包含深层关联关系的网络结构特征，然后将其与每个基因在N种癌症中的突变率、差异甲基化率、差异表达率串联在一起，并进行最小最大规范化，得到每个基因的增强特征；所述Step4中所使用的多网络图卷积模型是基于使用切比雪夫算子的图卷积层，输入为节点特征，以及结构网络和特征网络，将节点特征、结构网络，节点特征、特征网络分别输入两组图卷积，并对经过两组图卷积得到的嵌入矩阵进行一致性约束，最后通过特征拼接、全连接层得到并输出预测分数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区学府路253；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。