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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利基于图注意力的lncRNA功能预测方法、存储介质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：CN119274661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411316315.7，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权基于图注意力的lncRNA功能预测方法、存储介质及设备是由滕志霞;李青琪;汪国华设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力的lncRNA功能预测方法、存储介质及设备在说明书摘要公布了：基于图注意力的lncRNA功能预测方法、存储介质及设备，属于生物信息技术学领域。为了解决现有lncRNA功能预测方法中先验的lncRNA功能注释数据很少，需要借用蛋白质功能注释数据来间接预测lncRNA的功能导致准确率较低的问题。本发明首先运用基于交叉注意力机制的图对比学习方法提取多种lncRNA相似性信息，生成综合相似性矩阵；然后利用知识图谱嵌入模型提取GO图中GO术语的特征，生成GO语义相似性矩阵；最后构建GCN和GAT结合的图表示学习模型学习到lncRNA和GO的特征，采用KAN分类器预测lncRNA的GO功能注释信息。本发明所提出的方法能够有效提升lncRNA功能预测的准确率。

本发明授权基于图注意力的lncRNA功能预测方法、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力的lncRNA功能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据lncRNA的共表达、lncRNA-蛋白质相互作用、lncRNA-miRNA相互作用对应得到三种lncRNA的相似性矩阵SL、SP和SM；分别通过GCN模型和基于交叉注意力机制的图对比学习方法获得lncRNA的嵌入表示zl、zm和zp，基于zl、zm和zp得到lncRNA综合相似性矩阵Ml； S2、基于GOGCN方法中的GO语义相似性计算方法，设计知识图谱嵌入模型学习GO术语的表示；利用术语的表示计算术语之间的语义相似性，得到GO相似性矩阵Mg； S3、基于先验的lncRNA-GO功能注释数据构建训练集及lncRNA-GO关联矩阵； S4、采用GCN和GAT结合的混合图表示学习对lncRNA综合相似性矩阵Ml、GO相似性矩阵Mg进行处理得到lncRNA-GO融合特征；将得到的lncRNA-GO融合特征输入到KAN分类器中获得预测的lncRNA-GO功能注释；具体过程包括以下步骤： S41、将lncRNA综合相似性矩阵Ml、GO相似性矩阵Mg分别输入到GCN中分别得到特征Hl1和Hg1； S42、将Hl1和lncRNA相似性矩阵Ml输入到GAT中得到经过注意力机制优化后的特征Hl2；将Hg1和GO相似性矩阵Mg输入到GAT中得到经过注意力机制优化后的特征Hg2； S43、将Hl2和Ml输入到GCN中得到经过注意力机制优化后的结构信息的再提取特征Hl3；将Hg2和Mg输入到GCN中得到经过注意力机制优化后的结构信息的再提取特征Hg3； S44、将Hl1和Hl3输入到CNN中得到融合特征Xl，将Hg1和Hg3输入到CNN中得到融合特征Xg；根据融合特征Xl和Xg得到预测偏好矩阵U＝XlTXg； 使用二元交叉熵损失函数来衡量U和步骤S3得到的lncRNA-GO关联矩阵之间的差异；通过在步骤S3得到的训练集最小化二元交叉熵损失函数，得到最终的lncRNA的特征表示Xl和GO的特征表示Xg； S45、将上述获得的lncRNA特征Xl和GO特征Xg连接起来形成lncRNA-GO融合特征，将其输入到KAN分类器中得到预测的lncRNA-GO功能注释。

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