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龙图腾网获悉中国科学院数学与系统科学研究院申请的专利基于Overlapping Group Lasso开发的单细胞通路分析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：CN119694408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411634758.0，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权基于Overlapping Group Lasso开发的单细胞通路分析方法是由谭博文;马亮;万林设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Overlapping Group Lasso开发的单细胞通路分析方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于OverlappingGroupLasso开发的单细胞通路分析方法，使用该模型的Logistics形式对每个细胞的基因表达数据与细胞状态进行回归；采用StabilitySelection算法，对数据采用多次抽样回归并保留筛选频率最稳定的通路作为最终结果；具体包括步骤如下：步骤一：对输入细胞基因表达矩阵、通路数据和细胞的标签进行数学表达和预处理；步骤二：建立回归模型；步骤三：求解回归模型；步骤四：稳定性选择。模型筛选出以通路为单位的自变量组，并且基于OverlappingGroupLasso的特性，分解了重叠基因在不同基因组中的效应，有效避免了重叠基因效应带来的影响。

本发明授权基于Overlapping Group Lasso开发的单细胞通路分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于OverlappingGroupLasso开发的单细胞通路分析方法，其特征在于：使用OverlappingGroupLasso模型的Logistics形式对每个细胞的基因表达数据与细胞状态进行回归；采用StabilitySelection算法，对数据采用多次抽样回归并保留筛选频率最稳定的通路作为最终结果；具体包括步骤如下： 步骤一：对输入细胞基因表达矩阵、通路数据和细胞的标签进行数学表达和预处理； 步骤二：在被预处理后的基因表达数据中嵌入通路信息，然后使用OverlappingGroupLasso模型的Logistics形式对这些数据进行建模； 步骤三：根据步骤二中的模型，选取合适的参数范围并使用近端梯度下降算法求解回归模型，得到每个通路的基因表达系数； 步骤四：在步骤三的算法基础上添加稳定性选择算法，反复抽样数据以及测试最优参数以评估每个通路的重要性，最后得到重要通路的基因表达系数并且筛除无关通路； 其中，由于已知每个基因所属的通路，令为复制每个通路中重叠基因的样本矩阵，则优化问题表示为： 其中，为损失函数，为惩罚项，该项为了筛选出对细胞状态有影响的通路，使得有影响的通路中基因的回归系数都不为0；而对其没有影响的通路中基因回归系数都为0，这种做法分解了每个基因在不同通路中的效应，不会固定该基因在所有通路中的效应； 其中，表示第k个通路基因回归系数的隐向量，如果第j个基因在该通路中，则优化时该基因在v中为0，反之则不为0： 将所有基因的系数β分解为K个隐向量的和。

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