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龙图腾网恭喜重庆医科大学申请的专利识别调控网络中核心调控因子的方法、系统及计算机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：CN114333993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202111505947.4，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权识别调控网络中核心调控因子的方法、系统及计算机介质是由宋晶;宋方洲;冉隆科;唐永曜设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本识别调控网络中核心调控因子的方法、系统及计算机介质在说明书摘要公布了：本发明属于核心调控因子识别技术领域，具体公开了一种识别调控网络中核心调控因子的方法、系统及计算机介质，该方法通过分子调控网络，基于基因组的变异或非特异性的修饰调控，得到调控网络节点受到的自扰动，基于特异性的修饰调控关系，得到调控网络节点受到的外部扰动编码，根据自扰动和外部扰动编码，计算扰动分数，设置阈值，将扰动分数与阈值对比，根据对比结果，判断调控网络节点是否为核心调控因子。采用本技术方案，将一个节点受到的调控作用分解为自扰动和外部扰动，实现精准识别调控网络中的核心调控因子。

本发明授权识别调控网络中核心调控因子的方法、系统及计算机介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多组学数据精准识别调控网络中核心调控因子的方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取分子调控网络； 基于基因组的变异或非特异性的修饰调控，得到调控网络节点受到的自扰动； 基于特异性的修饰调控关系，得到调控网络节点受到的外部扰动编码； 根据自扰动和外部扰动编码，计算扰动分数； 设置阈值，将扰动分数与阈值对比，根据对比结果，判断调控网络节点是否为核心调控因子； 基于节点标准和边缘标准，获取分子调控网络的方法如下： 将细胞分数估计值分类并归入三分位数，为低、中、高，若集群内超过66％的样本被归类为“中”或“高”，则节点将保留给一个节点集；若两个连接节点的一致性分数大于一致性分数分布的P25，则保留边，得到边集，调控网络由其节点集和边集共同组成； 下游促进作用的一致性分数计算如下： 下游抑制作用的一致性分数计算如下： 其中，nlow,low是节点1低和节点2低的样本数；nlow,high是节点1为低，节点2为高的样本数量；nhigh，high是节点1高和节点2高的样本数；nhigh，low是节点1高和节点2低的样本数； 得到调控网络节点受到的外部扰动编码的方法如下： 设节点i的第k次扰动事件编码为： 判断调控网络节点是否为核心调控因子的方法如下： 对于节点VG1和边EG0的加权图GV,E，样本空间Ω是通过从VG有放回随机采样Kp次得到，设节点i的加权扰动分数是PSrani，i∈Ω，给定一个节点j∈VG，如果加权得分PSobsi满足： 当P0.05，则节点j在加权图GV,E中为核心调控因子； 与正常样本相比，一个特定状态下基因i的表达变化量化为： 其中，pi是差异表达假设检验的p值，φ^-1是逆高斯累积分布函数；因此，扰动分数定义为： 其中，CSj是基因i与上游调控基因j在一个免疫簇中的一致性评分，即外部扰动权重；ORi,a是与CSj在同一组中的基因i的第a次自扰事件的比值比，即自扰动权重；m表示基因数量。

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