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龙图腾网获悉深圳理工大学(筹)申请的专利一种转录因子靶基因关系预测方法、系统、设备和介质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：CN116230070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310238333.7，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权一种转录因子靶基因关系预测方法、系统、设备和介质是由马珂;郭菲;唐继军设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种转录因子靶基因关系预测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种转录因子靶基因关系预测方法、系统、设备和介质，方法包括：获取待预测物种编码转录因子的DNA序列和靶基因的DNA序列并编码，得到编码序列；获取待预测物种的蛋白质和遗传相互作用网络数据及转录因子靶基因相互作用网络数据；基于编码序列、蛋白质和遗传相互作用网络数据以及转录因子靶基因相互作用网络数据构建图神经网络模型，并进行模型训练，得到训练后的图神经网络模型；采用训练后的图神经网络模型预测待预测物种未知的转录因子靶基因相互作用关系。本发明可以避免基因表达数据缺失值多以及结合位点预测不准确的问题；同时，可以根据已有基因调控网络的拓扑结构实现大规模的转录因子‑靶基因潜在关系预测。

本发明授权一种转录因子靶基因关系预测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种转录因子靶基因关系预测方法，其特征在于，包括： S1，获取待预测物种编码转录因子的DNA序列和靶基因的DNA序列，并对编码转录因子的DNA序列和靶基因的DNA序列进行编码，得到编码序列；其中，所述转录因子和靶基因的相互作用关系已知； S2，获取待预测物种的蛋白质和遗传相互作用网络数据；其中，所述蛋白质和遗传相互作用网络数据与S1中的转录因子和靶基因相对应； S3，获取待预测物种的转录因子靶基因相互作用网络数据，其中，所述转录因子靶基因相互作用网络数据是S1中所述转录因子和靶基因的相互作用网络数据； S4，基于转录因子靶基因相互作用网络数据构建图神经网络模型的调控网络图；将蛋白质和遗传相互作用网络数据与编码序列拼接起来，并使用全连接层提取转录因子和靶基因的特征，进行特征融合，所得融合特征作为调控网络图中基因节点和转录因子节点的特征，构建得到图神经网络模型；对图神经网络模型进行模型训练，得到训练后的图神经网络模型；所述图神经网络模型为基于个性化PageRank的图神经网络模型； S5，采用训练后的图神经网络模型预测待预测物种未知的转录因子靶基因相互作用关系。

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深圳理工大学(筹)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市桃源街道学苑大道1068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”。

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