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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于染色质三维结构的潜在原癌基因挖掘的方法与系统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：CN116935962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311017259.2，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权基于染色质三维结构的潜在原癌基因挖掘的方法与系统是由郭杏莉;王屹恒;王焜设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于染色质三维结构的潜在原癌基因挖掘的方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于染色质三维结构的潜在原癌基因挖掘的方法与系统，涉及计算生物学技术领域，该方法包括：根据染色质数据和癌症突变数据得到多个突变绝缘区域，并输入至训练好的结合位点预测器中，得到预测结果以及被破坏的绝缘区域；根据癌症基因表达数据得到多个差异表达基因集合，对多个差异表达基因集合进行取交集，得到最终差异表达基因集合；对最终差异表达基因集合和被破坏的绝缘区域内的基因取交集，得到交集基因；并进行生存分析，得到分析结果，根据分析结果对交集基因进行筛选，得到与不良预后相关的基因；并对其进行筛选，得到潜在原癌基因；实现了在节约时间成本和经济开支的基础上，提高了挖掘潜在原癌基因的准确性和可靠性。

本发明授权基于染色质三维结构的潜在原癌基因挖掘的方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于染色质三维结构的潜在原癌基因挖掘的方法，其特征在于，包括： 根据染色质数据和癌症突变数据得到多个突变绝缘区域，将所述多个突变绝缘区域输入至训练好的结合位点预测器中，得到预测结果；其中，所述结合位点预测器，包括：嵌入层、一维卷积层、最大池化层、双向门控循环神经网络层以及全连接层，所述结合位点预测器中各个层依次连接； 在将所述多个突变绝缘区域输入至训练好的结合位点预测器之前，还包括：分别获取K562细胞系、HepG2细胞系和GM12878细胞系的CTCFCHIP-seq数据的第一列、第二列以及第三列数据，得到多个筛选数据，并对所述多个筛选数据进行取交集操作，得到细胞系保守CTCFCHIP-seq数据；对所述细胞系保守CTCFCHIP-seq数据的第十列数据进行分析，得到每条数据中相互作用最强的位置；截取以所述相互作用最强的位置为中心的部分数据，作为所述结合位点预测器的正样本数据；通过使用R包gkmSVM控制所述正样本数据的序列长度、GC含量以及重复序列分数特征，得到与每个正样本数据对应的负样本数据；利用所述正样本数据与所述负样本数据对所述结合位点预测器进行训练，得到训练好的所述结合位点预测器； 利用所述预测结果判断所述突变绝缘区域是否是被突变所破坏的突变绝缘区域，得到被破坏的绝缘区域； 根据癌症基因表达数据得到多个差异表达基因集合，并对所述多个差异表达基因集合进行取交集，得到最终差异表达基因集合； 对所述最终差异表达基因集合和所述被破坏的绝缘区域内的基因取交集，得到交集基因； 对所述交集基因进行生存分析，得到分析结果，并根据所述分析结果对所述交集基因进行筛选，得到与不良预后相关的基因； 利用基因集富集对所述与不良预后相关的基因进行筛选，得到潜在原癌基因。

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