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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利挖掘玉米多效基因的方法、装置及设备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：CN119601085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411684295.9，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权挖掘玉米多效基因的方法、装置及设备是由李林;胡鸿岩;谢丹设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本挖掘玉米多效基因的方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及玉米基因预测技术领域，具体涉及挖掘玉米多效基因的方法、装置及设备。实施例通过由基因表达属性和整合组学网络属性组成的样本对全连接神经网络模型进行训练，能够从未知基因中挖掘得到能够平衡玉米生长发育及响应环境抗逆性能的多效基因。该方法、装置及设备能够有效降低无关基因的误判风险，确保筛选出的候选基因具有较高的功能相关性，提供了更高效的验证依据。

本发明授权挖掘玉米多效基因的方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.挖掘玉米多效基因的方法，包括： 获取至少一个测试样本，所述测试样本包含由M个基因的基因表达属性及整合组学网络属性组成的矩阵，M为正整数；其中，所述整合组学网络的构建过程包括： 构建一共表达网络，该共表达网络是基于RNA测序数据构建的加权基因共表达网络，RNA测序数据包括链特异性RNA序列、环状RNA序列及小RNA序列； 构建一共翻译网络，该共翻译网络为基于Ribo-seq测序数据构建的加权基因共表达网络； 构建—共互作网络，该共互作网络基于经处理的PacBioSequelII测序仪生成的数据，筛选出具有高置信度的蛋白相互作用的56244对蛋白对构建的网络； 基于共表达网络、共翻译网络、共互作网络的权重加和构建整合组学网络； 根据经训练的全连接神经网络输出预测概率密度曲线，所述全连接神经网络包括输入层、隐藏层及输出层，所述输入层用于输入所述矩阵，所述隐藏层用于从矩阵中提取基因表达属性中的多维特征和或整合组学网络属性中的多维特征，所述输出层用于对多维特征压缩以输出预测概率密度曲线；其中，所述全连接神经网络包括一个经训练的第一全连接神经网络，所述第一全连接神经网络的训练步骤包括： 获得一训练集，训练集包括多个正样本及多个负样本，所述正样本包括至少一个调控生长发育的基因表达属性及整合组学网络属性，所述负样本包括至少一个响应逆境表达的基因表达属性及整合组学网络属性； 获得一个包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层及输出层的第一全连接神经网络； 输入层从训练集中获取每一个正样本和每一个负样本； 第一隐藏层从正样本中提取调控生长发育的基因表达属性及整合组学网络属性和从负样本中提取响应逆境表达的基因表达属性及整合组学网络属性，将调控生长发育的基因表达属性及整合组学网络属性进行归一化处理，将响应逆境表达的基因表达属性及整合组学网络属性进行归一化处理，作为多个第一多维特征向量输出； 第二隐藏层将多个第一多维特征向量中全部特征拼接得到一个第二多维特征向量； 第三隐藏层将第二多维特征向量中的特征降维得到一个第三多维特征向量； 输出层将第三特征向量的多维特征压缩成第四一维特征向量，即为预测概率向量； 若检测到从所述训练集中获得每一个正样本和每一个负样本的步骤，至输出层输出第四一维特征向量的步骤中的损失函数均最小时，完成对第一全连接神经网络的训练； 根据所述预测概率密度曲线获取第一概率阈值及高于该第一概率阈值调控玉米生长发育的N个基因，获取第二概率阈值及高于该第二概率阈值的调控玉米抗逆性能的P个基因，其中，N和P均为正整数； 根据该N个基因和该P个基因构建平衡玉米生长发育性能及响应环境抗逆性能的基因调控网络； 从基因调控网络中提取得到网络子图； 根据网络子图挖掘平衡玉米生长发育性能及响应环境抗逆性能的多效基因。

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