之江实验室张莎莎获国家专利权
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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于对比学习的多组学因果结构关系学习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：CN120260694B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510742614.5，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于对比学习的多组学因果结构关系学习方法是由张莎莎;王兆祥;张军阳;王辰设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对比学习的多组学因果结构关系学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习的多组学因果结构关系学习方法，包括：首先分别对预处理后的基因突变和基因表达数据构建对应的编码器，分别对两种组学数据进行特征提取；然后，构建参数共享的投影头实现跨模态特征对齐；随后，将对齐后的特征作为节点，通过可学习的因果图结构，构建因果图数据；构建图神经网络学习因果图表示，并构建对比损失函数；最后，通过多层感知机得到模型预测结果，并构建生存预测损失函数，得到总损失函数进行多组学因果结构模型训练。本发明基于基因突变和基因表达数据，通过对比学习构建并学习跨组学的因果结构关系，为急性髓系白血病等疾病提供更准确的预后预测，帮助发现潜在的生物标志物和关键调控因子。
本发明授权一种基于对比学习的多组学因果结构关系学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的多组学因果结构关系学习方法，其特征在于，包括： 首先，分别对预处理后的基因突变和基因表达数据构建对应的编码器，分别对两种组学数据进行特征提取； 然后，构建参数共享的投影头实现跨模态特征对齐； 随后，将对齐后的特征作为节点，通过可学习的因果图结构，构建因果图数据； 进而，构建图神经网络学习因果图表示，并构建对比损失函数； 最后，通过多层感知机得到模型预测结果，并构建生存预测损失函数，得到总损失函数进行多组学因果结构模型训练；所述多组学因果结构模型包括所述编码器、所述投影头、所述图神经网络和所述多层感知机。
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