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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于GPU快速优化运算基因共表达网络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：CN113920003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111404214.1，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权一种基于GPU快速优化运算基因共表达网络方法是由季星来;朱琳;刘佳鑫;杨洪宇;周伟设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPU快速优化运算基因共表达网络方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GPU快速优化运算基因共表达网络方法，属于互联网领域，包括以下步骤：步骤一：建立数据读取模块、相关性矩阵系数迭代模块和等级数值迭代模块，并用GPU提供算力，构建基因共表达网络；步骤二：利用数据读取模块进行读取输入文件的相关数据。引入了迭代思想，用旧值递推新值，使其能够适应不同条件下的基因共表达数据，进而构建加权关联网络并获得更具有生物学意义的结果；由于GPU具有多核心，将其运用在基因共表达网络分析上，用来处理基因共表达矩阵，能够大大减少分析周期，缩短分析等待时间。在此之上，需要的硬件和软件环境较简单，安装方便。

本发明授权一种基于GPU快速优化运算基因共表达网络方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GPU快速优化运算基因共表达网络方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立数据读取模块、相关性矩阵系数迭代模块和等级数值迭代模块，并用GPU提供算力，构建基因共表达网络；步骤二：利用数据读取模块进行读取输入文件的相关数据；步骤三：将上述读取的数据通过相关性矩阵系数迭代模块选择相应的数字模型对相关性矩阵的系数进行处理和迭代更新；步骤四：将步骤二和步骤三获得的数据根据用户的选择，通过等级数值迭代模块和相关性矩阵系数迭代模块分别进行直接计算、矩阵迭代后计算、同时迭代计算和常规计算；步骤五：获取步骤四中计算获得的数组和等级数值；步骤六：利用快速排序法进行排序并输出结果；用于上述步骤二中，所述数据读取模块读取相关数据的步骤流程依次为：读入基因总数量、读取相关性矩阵第一行、将不同基因的名称进行划分、读取相关系数及保存为二维数组的格式；用于上述步骤三中，数字模型的种类分别为：同缩小模型、分隔变化模型和同增大模型三种模型；用于上述步骤三中，相关性矩阵系数迭代模块进行迭代更新的流程：读取保存有系数的二维数组；计算每个元素经过一次数学计算的值；判断两次迭代的差值是否大于0.001；根据判断结果，选择更新二维数组的内容或者重新进行计算；用于上述步骤四中数组通过等级数值迭代模块进行计算的流程，包括以下步骤：初始化转移概率矩阵；根据系数赋值；初始化结构数组；计算LR值，并判断计算结果差值或迭代次数是否符合停止条件；如果不符合则重新开始计算LR值，如果符合则保存数据到结果数据中；所述相关性矩阵系数迭代模块通过GPU进行基因共表达数据的处理；用于上述步骤四中，直接计算：即不进行相关性矩阵的系数迭代直接对其连接关系进行等级数值的迭代；矩阵迭代后计算：即对相关性矩阵的系数进行迭代后按新的连接关系进行等级数值的迭代；同时迭代计算：即对相关矩阵的系数每进行一次迭代就进行一次等级数值的计算，直到相关性矩阵迭代结束；常规计算：用于计算单向边的网络图；数字模型的种类分别为：同缩小模型、分隔变化模型和同增大模型三种模型，其中：同缩小模型采用的迭代方程为分隔变化模型采用的迭代方程为同增大模型采用的迭代方程为如果两次迭代的差值大于0.001则重新进行计算每个元素经过一次数学计算的值，如果两次迭代的差值小于0.001则更新二维数组的内容。

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