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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于图表征的多组学癌症样本表示方法及相关装置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：CN119581048B 。

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：202411656583.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于图表征的多组学癌症样本表示方法及相关装置是由杨晓飞;刘吉祥;叶凯设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图表征的多组学癌症样本表示方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图表征的多组学癌症样本表示方法及相关装置，表示方法包括：获取基因公共库数据；对基因公共库数据处理，得到癌症样本的方差大于阈值的基因表达数据以及甲基化数据；将癌症样本的方差大于阈值的基因表达数据以及甲基化数据处理后，得到癌症样本的多组学数据，癌症样本的多组学数据取交集，得到公共基因；基于公共基因，通过蛋白质互作网络数据库，得到对应基因的基因互作网络，过滤掉基因互作网络中的部分散点并整合后，得到样本基因互作网络骨架；将癌症样本的多组学数据与样本基因互作网络骨架表示采用样本图表示算法进行整合。本发明对多组学数据进行处理，获得与癌症发生高度相关的基因对应的组学数据，从而减少了测量和测序数据中的实验偏差对后续结论的影响。

本发明授权一种基于图表征的多组学癌症样本表示方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图表征的多组学癌症样本表示方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取基因公共库数据； 对基因公共库数据处理，得到癌症样本的方差大于阈值的基因表达数据以及甲基化数据； 将癌症样本的方差大于阈值的基因表达数据以及甲基化数据处理后，得到癌症样本的多组学数据，癌症样本的多组学数据包括样本表达矩阵、启动子区域甲基化矩阵和基因体区域甲基化矩阵，癌症样本的多组学数据取交集，得到公共基因；具体过程包括： 以公开的癌症样本数据库癌症基因组图谱获取的样本的分子组学数据作为数据源，使用了UCSCXena数据库中初步预处理好的组学数据，分别提取了样本的基因表达数据文件以及甲基化数据文件HM450文件，对样本的基因表达数据文件进行方差过滤，得到样本表达矩阵，将甲基化数据文件HM450文件以及使用了R语言中的CHAMP探针-基因名包进行方差筛选，得到启动子区域甲基化矩阵和基因体区域甲基化矩阵，样本表达矩阵、启动子区域甲基化矩阵和基因体区域甲基化矩阵，这3个矩阵中的列代表一个基因，行代表一个样本，接着按照公式3所示，选取了3个矩阵中方差排名前TOP300的基因； 3 式中，G为公共基因，Rk为基因组学数据的方差排名，Var为方差，pro_meth为启动子区域的甲基化水平，body_meth为基因体区域的甲基化水平，Exp为基因表达水平；为启动子区域中方差排名前300的基因，为基因体区域中方差排名前300的基因，为基因表达水平方差排名前300的基因； 其中，甲基化数据的对基因表达起到抑制作用的DNA甲基化区域的甲基化水平通过下式计算： 1 其中，表示对基因表达起到抑制作用的DNA甲基化区域的甲基化水平，即为启动子区域的甲基化水平，表示距离基因的转录起始位点的上游区域的甲基化情况，表示基因的第一个外显子区域的甲基化情况，表示基因的5'端非翻译区域的甲基化情况，距离基因的转录起始位点的上游区域甲基化情况； 甲基化数据的对基因表达起到促进作用的DNA甲基化区域的甲基化水平通过下式计算： 2 式中，表示对基因表达起到促进作用的DNA甲基化区域的甲基化水平，表示对基因表达起到促进作用的区域的基因体区域的甲基化水平，Genebody表示基因体区域，i表示基因的序号，Median表示取中位数； 基于公共基因，通过蛋白质互作网络数据库，得到对应基因的基因互作网络，过滤掉基因互作网络中的部分散点并整合后，得到样本基因互作网络骨架；将癌症样本的多组学数据与样本基因互作网络骨架表示采用样本图表示算法进行整合，得到基于图表征的多组学癌症样本表示，具体过程为，将公共基因G进行初步保存，通过蛋白质互作网络数据库找到对应基因的基因互作网络，使用图处理工具过滤掉基因互作网络中的部分散点，将癌症样本的多组学数据整合基因互作网络以生成每个样本的图表示，从而得到各类癌症样本多组学图数据，筛选基因互作置信度medium_Confidence大于0.4的边，得到初步的样本基因互作网络骨架，再根据样本基因互作网络骨架以及三种基因组学数据，通过样本图表示算法进行整合，得到各类癌症样本多组学图数据表示； 所述样本图表示算法为：对样本基因互作网络骨架进行了重构，将样本基因互作网络骨架表示为一个二维列表，其中行表示源节点，列表示目标节点，列表中的值表示是否存在边，利用样本基因互作网络骨架，可以判断两个基因之间是否存在边；若存在边，则将对应节点的邻接节点编号作为本节点的特征；否则会继续寻找，直到遍历完整个二维列表； 然后，对于每一个节点，整合对应的三种基因组学数据，并将整合结果作为本节点的特征，得到基于图表征的多组学癌症样本表示。

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