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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利miRNA与疾病关联预测方法、设备及存储介质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：CN116779034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310542486.0，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权miRNA与疾病关联预测方法、设备及存储介质是由彭理;涂嫄;梁伟设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本miRNA与疾病关联预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种miRNA与疾病关联预测方法、设备及存储介质，该方法包括确定miRNA与疾病关联矩阵、miRNA相似性矩阵以及疾病相似性矩阵；构建关于miRNA与疾病关联的异构网络图；计算出miRNA疾病相似性的拉普拉斯图正则化矩阵；构建图自编码器，其编码器和解码器均采用两层GAT+GCN；将异构关联矩阵、特征空间矩阵、拉普拉斯图正则化矩阵作为图自编码器的输入，得到输出矩阵；根据输出矩阵以及miRNA与疾病关联矩阵计算损失值；根据损失值对图自编码器进行训练，并得到miRNA与疾病的关联预测结果。本发明提升了关联预测的性能。

本发明授权miRNA与疾病关联预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种miRNA与疾病关联预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取miRNA与疾病数据，根据所述miRNA与疾病数据得到miRNA与疾病关联矩阵，根据所述miRNA数据计算出miRNA相似性矩阵，根据所述疾病数据计算出疾病相似性矩阵； 根据所述miRNA与疾病关联矩阵、miRNA相似性矩阵以及疾病相似性矩阵构建异构关联矩阵，利用所述miRNA相似性矩阵、疾病相似性矩阵定义特征空间矩阵；根据异构关联矩阵和特征空间矩阵构建关于miRNA与疾病关联的异构网络图； 根据所述miRNA相似性矩阵计算出miRNA相似性的拉普拉斯图正则化矩阵，根据所述疾病相似性矩阵计算出疾病相似性的拉普拉斯图正则化矩阵； 构建图自编码器，所述图自编码器包括编码器和解码器，所述编码器包括依次连接的第一图注意力机制、第一图卷积层、第一拼接层、第二图注意力机制、第二图卷积层以及第二拼接层，所述解码器包括依次连接的第三图注意力机制、第三图卷积层、第三拼接层、第四图注意力机制以及第四图卷积层； 将所述异构关联矩阵、特征空间矩阵、miRNA相似性的拉普拉斯图正则化矩阵以及疾病相似性的拉普拉斯图正则化矩阵作为所述图自编码器的输入，得到所述图自编码器的输出矩阵； 根据所述输出矩阵以及miRNA与疾病关联矩阵计算损失值； 根据所述损失值调整所述图自编码器的训练参数，且在所述损失值稳定时根据所述图自编码器的输出矩阵计算出miRNA与疾病的关联预测得分矩阵； 其中，所述输出矩阵的具体获取过程为： 利用所述第一图注意力机制和第一图卷积层对所述异构关联矩阵、特征空间矩阵、miRNA相似性的拉普拉斯图正则化矩阵以及疾病相似性的拉普拉斯图正则化矩阵进行第一次编码，得到第一miRNA输出特征矩阵和第一疾病输出特征矩阵； 利用所述第一拼接层对第一miRNA输出特征矩阵和第一疾病输出特征矩阵进行拼接，得到第一拼接特征矩阵； 利用所述第二图注意力机制和第二图卷积层对所述异构关联矩阵、第一拼接特征矩阵、miRNA相似性的拉普拉斯图正则化矩阵以及疾病相似性的拉普拉斯图正则化矩阵进行第二次编码，得到第二miRNA输出特征矩阵和第二疾病输出特征矩阵； 利用所述第二拼接层对第二miRNA输出特征矩阵和第二疾病输出特征矩阵进行拼接，得到第二拼接特征矩阵； 利用所述第三图注意力机制和第三图卷积层对所述异构关联矩阵、第二拼接特征矩阵、miRNA相似性的拉普拉斯图正则化矩阵以及疾病相似性的拉普拉斯图正则化矩阵进行第一次解码，得到第三miRNA输出特征矩阵和第三疾病输出特征矩阵； 利用所述第三拼接层对第三miRNA输出特征矩阵和第三疾病输出特征矩阵进行拼接，得到第三拼接特征矩阵； 利用所述第四图注意力机制和第四图卷积层对所述异构关联矩阵、第三拼接特征矩阵、miRNA相似性的拉普拉斯图正则化矩阵以及疾病相似性的拉普拉斯图正则化矩阵进行第二次解码，得到第四miRNA输出特征矩阵和第四疾病输出特征矩阵，所述第四miRNA输出特征矩阵和第四疾病输出特征矩阵为所述图自编码器的输出矩阵。

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