恭喜西北工业大学李幸一获国家专利权
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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于多源生物信息融合的预后标志物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：CN115662640B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211221837.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于多源生物信息融合的预后标志物识别方法是由李幸一;赵哲麟;尚学群设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多源生物信息融合的预后标志物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源生物信息融合的预后标志物识别方法，整合了多个生物网络，通过快速网络嵌入获取了网络中节点的低维向量；并使用蛋白和基因的低维向量构建了一个双层异质网络；在构建的双层异质网络上引入一种网络增强方法对网络进行去噪，并从预后能力、与已知致病基因相关程度两个角度对网络节点进行初始打分；最终在去噪的双层异质网络上使用网络传播算法获得网络中特征的重要性排序；排名靠前的特征被认为是预后相关的生物标志物。本发明充分利用了多源生物网络信息，可以有效识别具有分类能力和生物可解释性的生物标志物，用于复杂疾病的预后分析。
本发明授权一种基于多源生物信息融合的预后标志物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源生物信息融合的预后标志物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：使用快速网络嵌入算法获取多源生物网络中节点的低维向量；步骤2：使用基因和蛋白的低维向量，通过皮尔逊相关性系数构建基因和蛋白双层异构网络；皮尔逊相关性系数表示为： 其中分别代表基因和蛋白质的低维向量表示，和分别代表的平均值，；双层异构网络表示为：，其中代表构建的蛋白质矩阵，代表构建的基因矩阵，代表基因与蛋白之间的连接关系，为的转置矩阵。步骤3：使用网络增强算法对构建的双层异构网络进行去噪；步骤4：从预后能力、与已知致病基因相关程度两个角度对双层异构网络节点进行初始打分；步骤5：通过网络传播算法，获得双层异构网络节点的重要性排序；排名靠前的特征判定为预后相关的生物标志物。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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