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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于子空间学习的m⁷G与疾病的关联预测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：CN115705917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202110903743.X，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于子空间学习的m⁷G与疾病的关联预测方法是由刘辉;马佳妮;张林;俞健;陈淑涛;陈祥志设计研发完成，并于2021-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于子空间学习的m⁷G与疾病的关联预测方法在说明书摘要公布了：本发明为基于子空间学习的m7G位点与疾病的关联预测方法，涉及生物信息学研究领域。本发明以m7GDisAI数据库为依托，利用已知的m7G‑疾病关联信息、m7G位点相似性信息和疾病相似性信息，构建m7G‑疾病异构矩阵，降低关联矩阵的稀疏性，明晰m7G位点和疾病的关联模式。本发明建立的基于子空间学习的m7G位点与疾病的关联预测方法意在从结构缺失、关联模式不清晰的高维异构子空间出发，习得体现其统计及结构特性的完备低维子空间，进而恢复不完备的高维关联矩阵，提取潜在的疾病相关m7G位点，为表观转录组层面探究肿瘤发生机制和致病通路提供参考。本发明有望为以m7G修饰位点为靶点的肿瘤治疗策略提供新思路。

本发明授权基于子空间学习的m⁷G与疾病的关联预测方法在权利要求书中公布了：1.基于子空间学习的m7G与疾病的关联预测方法，用于预测潜在的m7G修饰与疾病之间的关联关系，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：从m7GDisAI数据库中获得m7G-疾病关联矩阵HSD741*177，m7G位点化学相似性矩阵HSS_chemical741*741，m7G位点碱基累计频率CumulativeNucleotideFrequency,CNF相似性矩阵HSS_CNF741*741和疾病相似性矩阵HDD177*177，其中： 步骤2：构建m7G位点综合相似性矩阵HSS： HSS＝αHSS_chemical+1-αHSS_CNF,0≤α≤11 其中，α是m7G位点化学相似性和m7G位点碱基累计频率相似性的组合系数， 步骤3：构建m7G-疾病异构矩阵，m7G-疾病关联矩阵的稀疏度很高，难以保证算法的正常求解，同时，高稀疏度使得本身就存在缺失元素的矩阵的关联模式更不清晰，为了明晰关联模式，并保证算法能够正常求解，构建m7G-疾病异构矩阵，如2式所示： HSD T是HSD的转置，m为m7G位点的个数，n为疾病的个数，则m7G-疾病异构矩阵H的维度是m+n*m+n，由2可知，H具有良好的性质，首先，H是一个对称且半正定的矩阵，其奇异值是正实数，等于特征值，且其左奇异向量和右奇异向量相等，等于特征向量，半正定矩阵奇异值和奇异向量的特殊性大大的减少了计算的复杂度，加快了算法运行的速度，其次，m7G-疾病异构矩阵H的稀疏度比关联矩阵HSD小很多，为算法的正常求解提供保证，最后，H中的缺失值只出现在HSD和其转置中，因此可将HSD的填充问题转化为H的填充问题。

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