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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于基因表达的图神经网络数据集构建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：CN114360654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210009139.7，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种基于基因表达的图神经网络数据集构建方法是由杨洁;舒坤贤设计研发完成，并于2022-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于基因表达的图神经网络数据集构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于基因表达数据分析领域，特别涉及一种基于基因表达的图神经网络数据集构建方法；包括获取疾病的基因表达谱数据并提取RNA数据，对RNA数据进行处理生成RNA表达矩阵；对生成的RNA表达矩阵进行标准化处理和差异分析，得到差异表达矩阵；采用WGCNA分析差异表达矩阵并构建重叠拓扑矩阵；将重叠拓扑矩阵中的边信息与节点信息全部导出，对导出的信息进行编码；对编码后的信息进行筛选，采用筛选后的信息构建图神经网络数据集，根据图神经网络数据集识别生物标志物；本发明采取差异表达基因进行WGCNA分析，关注基因与基因之间的关系，并通过对节点和边信息的筛选，构建图神经网络数据集，有利于发现肿瘤的生物标志物。

本发明授权一种基于基因表达的图神经网络数据集构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于基因表达的图神经网络数据集构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取疾病的基因表达谱数据； S2.从基因表达谱数据中提取RNA数据，对RNA数据进行处理生成RNA表达矩阵； S3.根据生成的RNA表达矩阵计算得到差异表达矩阵； S4.通过差异表达矩阵，采用WGCNA构建重叠拓扑矩阵； 采用WGCNA构建重叠拓扑矩阵的过程，包括： S11.根据皮尔森相关系数计算差异表达矩阵中基因之间的线性关系程度，根据线性关系生成关系矩阵； S12.通过加权网络，将关系矩阵转换为邻接矩阵； S13.根据转换生成的邻接矩阵构建重叠拓扑矩阵； 关系矩阵表示为： S＝[sij]＝[|cori,j|]； 邻接矩阵表示为：A＝[aij]＝[|corxi,xj|β]； 重叠拓扑矩阵表示为： 其中，i、j为基因，sij表示基因i与基因j的相关性系数，S为关系矩阵，cor为R包相关系数函数，β为网络符合无标度准则的软阈值，xi为基因i的基因表达量，A为邻接矩阵，u为遍历子，auj为第u行第j列的基因表达量，aiu为第i行第u列的基因表达量，aij第i行第j列的基因表达量； S5.将重叠拓扑矩阵中的边信息与节点信息全部导出，对导出的信息进行编码； S6.对编码后的信息进行筛选，采用筛选后的信息构建图神经网络数据集，根据图神经网络数据集识别生物标志物。

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