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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种基于KAN网络的lncRNA-疾病关联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：CN119905141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510406936.2，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于KAN网络的lncRNA-疾病关联预测方法是由关志豪;张筱丹;金秀;涂立静;张耀武设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于KAN网络的lncRNA-疾病关联预测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于lncRNA与疾病关联预测领域，具体提供了一种基于KAN网络的lncRNA‑疾病关联预测方法，包括以下步骤：融合lncRNA‑disease关联网络信息、lncRNA和疾病的多种相似性信息构建综合的异构网络；构建基于多头注意力机制的Transformer特征提取器，用于捕获来自lncRNA和disease节点的全局序列化特征；构建基于异构图网络的GraphSAGE特征提取器，用于捕获lncRNA和disease节点的拓扑结构特征；融合全局序列化特征和拓扑结构特征得到综合的lncRNA‑disease关联对特征信息；构建一个用于预测lncRNA和疾病之间关联分数的KAN网络。该方法结合Transformer提取全局序列特征、GraphSAGE挖掘异构网络拓扑信息，并通过KAN网络建模非线性关系，充分挖掘了lncRNA和疾病的多层次信息，提高了lncRNA和疾病之间关联预测的精准性。

本发明授权一种基于KAN网络的lncRNA-疾病关联预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于KAN网络的lncRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、融合lncRNA-disease关联网络信息、lncRNA和疾病的多种相似性信息构建综合的异构网络； S2、构建基于多头注意力机制的Transformer特征提取器，用于捕获来自lncRNA和disease节点的全局序列化特征； S3、构建基于异构图网络的GraphSAGE特征提取器，用于捕获lncRNA和disease节点的拓扑结构特征； S4、融合全局序列化特征和拓扑结构特征得到综合的lncRNA-disease关联对特征信息；构建一个用于预测lncRNA和疾病之间关联分数的KAN网络，KAN网络包括B-Spline变换层和深度KAN结构，使用变换层可学习的B-样条插值来学习lncRNA-disease关联对特征信息的非线性映射关系，利用深度KAN结构预测lncRNA和疾病之间关联分数； 在步骤S2中，Transformer特征提取器包括三层编码层，在其中一个编码层的第h个注意头中，包含三个线性变换矩阵：query矩阵、key矩阵和value矩阵，具体的线性变换为： ； 其中，表示query矩阵的权重矩阵；表示key矩阵的权重矩阵；表示value矩阵的权重矩阵；Hl-1代表第l-1层的输出； 计算注意力分数矩阵，通过归一化注意力分数矩阵与value矩阵得到每层输出，具体公式表示为： ； 其中，d表示和的矩阵维度；表示第h个注意头中的第l层的输出； 通过多个注意力头拼接每个注意力头的结果得到每层的最终结果；在经过三层的Transformer编码层的输出后，提取到特征表示F1； 在步骤S3中，GraphSAGE特征提取器包括三层GraphSAGE计算层组成，通过邻居采样和聚合机制实现特征提取；其中，对于每个lncRNA和疾病节点，随机采样其邻居节点集合，并计算其特征的均值，表示为： ； 其中，Wk为权重矩阵，u为N（v）表示的节点v的相邻节点集合，MEAN表示做平均操作，σ为非线性激活函数，采用RELU；为第k层计算后的节点表示； 通过采用多层计算，每一层的输出作为下一层的输入，最终得到异构网络的表示特征矩阵F2； 在融合全局序列化特征和拓扑结构特征得到综合的lncRNA-disease关联对特征信息的步骤中，其融合方式表示为： ； 其中，系数α1、α2表示特征的重要性程度； B-Spline变换层的计算方式表示为： y*=W·f（x）+b； 其中，f（x）表示B-Spline插值后的特征，W和b是可训练的权重和偏置项； 损失函数表示如下： ； 其中，yi表示lncRNA-disease关联对的真实标签，表示对lncRNA-disease关联对的预测标签，N表示lncRNA-disease关联对的数量。

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