鲁东大学赵长波获国家专利权
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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利一种基于图注意力网络的RNA-疾病相关性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：CN117012282B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311044372.X，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种基于图注意力网络的RNA-疾病相关性预测方法是由赵长波;周树森;柳婵娟;臧睦君;刘通;王庆军设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图注意力网络的RNA-疾病相关性预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于图注意力网络的RNA‑疾病相关性预测方法，旨在提高图注意力网络对RNA‑疾病相关性的预测性能。首先，使用图注意力网络的图络结构作为训练网络，基于PiRNA数据集构建图数据结构；其次，改变图的结构，把无向图的邻接矩阵转换成带权重的邻接矩阵，其中邻接矩阵的权重是基因出现的次数，同时允许邻接矩阵的主对角线有值；最后，将所有特征进行稀疏矩阵化后，输入到图注意力网络中，进行二分类，取概率最大的作为预测结果。piRNA在大多数癌症细胞中异常表达，这种基于图注意力网络的RNA‑疾病相关性预测方法能够提高预测的准确率，对于预防和治疗疾病具有重要意义。
本发明授权一种基于图注意力网络的RNA-疾病相关性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的RNA-疾病相关性预测方法，包括预处理RNA-疾病关联对、训练图注意力网络和测试图注意力网络三个过程，其具体步骤如下： 步骤1、获取p个RNA-疾病关联对，每个关联对包含一个RNA和一个疾病信息；根据所述RNA-疾病关联对确定p个节点，每个节点对应一个RNA-疾病关联对； 步骤2、构建这些节点的邻接矩阵，其中，若两个节点包含相同的RNA，则在该两个节点对应的矩阵位置赋予权重，所述权重为包含该RNA的节点总数的倒数；节点自身与自身之间的权重设为1，无关联的节点间权重设为0； 步骤3、把步骤2中的带权重的邻接矩阵和RNA提取的信息输入到图注意力网络中，进行5折交叉验证； 步骤4、保存训练好的图注意力网络模型，使用保存好的模型来预测输入的RNA-疾病关联对数据。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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