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龙图腾网获悉沈阳药科大学申请的专利基于转录组和机器学习的多靶点抗癌药物筛选优化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：CN117116337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202311086658.4，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于转录组和机器学习的多靶点抗癌药物筛选优化方法是由赵勇山;张睿琦;张景海设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于转录组和机器学习的多靶点抗癌药物筛选优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于转录组和机器学习的多靶点抗癌药物筛选优化方法，涉及生物医药技术领域，本发明首先获得了三组转录组资料，并采用DESeq2进行基本的转录组学分析，然后通过DAVID富集分析鉴定了前列腺癌关键生物过程和通路。然后提交了确认的数据到CMap数据库，并采用SuperPred预测比索洛尔的靶点，并通过动态仿真证实了双靶点ADRB3和hERG。最后，利用细胞实验验证了比索洛尔的抑制癌细胞增殖的潜在效果。本发明提供的方法具有广泛的应用前景，可用于其他类型癌症的治疗药物的发现。

本发明授权基于转录组和机器学习的多靶点抗癌药物筛选优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于转录组和机器学习的多靶点抗癌药物筛选优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集特定类型肿瘤的转录组测序数据，分别获得肿瘤组织样本和正常组织样本； 步骤2：使用生物信息学软件对转录组测序数据进行差异分析，筛选差异基因，获得差异程度高于设定阈值的上调基因和下调基因； 步骤3：从筛选出的差异基因中分别获得各组上调基因和下调基因的交集，使用基因分析预测软件对差异基因取交集，并绘制韦恩图以确定与当前癌症疾病相关的关键基因簇； 步骤4：对关键基因簇进行GO和KEGG分析，获得与当前癌症相关的功能和通路信息； 使用者选择最新版本的生物数据库，将关键基因簇的各个基因名提交到数据库的分析窗口，提交数据并选择细胞成分CC、生物过程BP和分子功能MF的类别以及京都基因和基因组百科全书通路KEGG进行分析； 步骤5：将差异基因输入到CMap数据库中进行筛选获得小分子得分情况； 步骤6：结合步骤4获得的功能和通路信息，以及步骤5中的小分子得分情况，选择候选药物； 步骤7：针对候选药物，进行生物学实验进行药物有效性验证； 步骤8：使用靶点预测工具对有效药物进行基于机器学习的靶点预测，获得药物可能的靶点； 步骤9：以计算生物学的方法对可能的靶点进行验证，采用分子对接软件进行分子对接，观测小分子与靶点之间存在的稳定的连接关系。

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沈阳药科大学，其通讯地址为：117004 辽宁省本溪市高新技术产业开发区华佗大街26号；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”。