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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于编码器的梯度提升机miRNA-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：CN117198407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311235759.3，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权基于编码器的梯度提升机miRNA-疾病关联预测方法是由金勇;侯怀彬设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于编码器的梯度提升机miRNA-疾病关联预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信息学关联预测技术领域，具体涉及基于编码器的梯度提升机miRNA‑疾病关联预测方法，该方法包括：利用多源生物学和医学信息获取miRNA‑疾病关联邻接矩阵，miRNA功能相似性矩阵，疾病语义相似性矩阵；整合得到的miRNA和疾病的整合相似性矩阵与miRNA‑疾病关联邻接矩阵进行拼接得到信息量更丰富的miRNA‑疾病关联特征向量；利用自动编码器提取综合miRNA特征向量和疾病特征向量的关键特征，利用轻量梯度提升机分类器实现miRNA与疾病的潜在关联预测。本发明实现的预测精度高，时间和经济成本低，目的是挖掘潜在miRNA和疾病关联，可以为研究复杂疾病的发病机理提供帮助。

本发明授权基于编码器的梯度提升机miRNA-疾病关联预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于编码器的梯度提升机miRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，从预设数量个外部生物和医学数据源获取miRNA-疾病关联数据，疾病的自相关数据和miRNA的自相关数据； 步骤2，根据步骤1获取的数据，计算得到疾病语义相似性矩阵； 步骤3，根据步骤1获取的数据，计算得到miRNA的功能相似性矩阵； 步骤4，根据步骤1获取的miRNA-疾病关联数据，得到miRNA-疾病关联邻接矩阵，并根据miRNA-疾病关联邻接矩阵，分别计算得到miRNA和疾病的高斯相互作用谱核相似性矩阵； 步骤5，根据步骤2获得的疾病语义相似性矩阵和步骤3获得的miRNA的功能相似性矩阵分别与步骤4计算得到的miRNA和疾病的高斯相互作用谱核相似性矩阵进行整合，得到miRNA和疾病的整合相似性矩阵； 步骤6，根据步骤5得到的miRNA和疾病的整合相似性矩阵分别与miRNA-疾病关联邻接矩阵进行拼接，得到miRNA和疾病综合相似性矩阵； 步骤7，将步骤6获得的miRNA和疾病综合相似性矩阵的特征向量输入到自动编码器进行特征提取，提取到低维高质量的miRNA-疾病关联特征向量； 步骤8，将步骤7得到的低维高质量的miRNA-疾病关联特征向量输入轻量梯度提升机分类器进行miRNA-疾病关联预测； 得到的miRNA和疾病综合相似性矩阵分别为： 其中，，，,分别表示第个miRNA与其它miRNA的整合相似性，第个疾病和其它疾病的整合相似性，已验证的miRNA-疾病关联矩阵的第行，已验证的miRNA-疾病关联矩阵的第列转置； 所述将步骤6获得的miRNA和疾病综合相似性矩阵的特征向量输入到自动编码器进行特征提取，提取到低维高质量的miRNA-疾病关联特征向量，包括： 分别利用自编码器对495×383行495+495列的矩阵和495×383行383+383列的矩阵进行处理，提取它们的低维特征，同时降低原始特征向量中隐藏的冗余信息带来的噪声，得到两个低维高质量的miRNA-疾病关联特征向量。

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