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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利一种基于联邦图神经网络的植物多基因抗逆性协同预测方法及系统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：CN120544676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511036681.1，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权一种基于联邦图神经网络的植物多基因抗逆性协同预测方法及系统是由宋玉娇;盛玉婷;李东设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦图神经网络的植物多基因抗逆性协同预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及协同预测技术领域，尤其是涉及一种基于联邦图神经网络的植物多基因抗逆性协同预测方法及系统。方法包括：根据获取的植物基因组数据建模多层异构图；构建基于时序感知的动态图神经网络模型；利用多层异构图训练动态图神经网络模型，其中，利用联邦图神经网络对多层异构图进行分布式隐私计算；基于多任务学习与跨物种迁移机制对小样本场景数据进行泛化训练；得到基因功能预测结果。通过多层异构图融合技术和时序感知的动态图神经网络设计，本发明能够同时捕捉基因调控、蛋白相互作用、代谢通路和胁迫响应等多维度生物学信息，以及植物胁迫响应过程中基因表达的时序变化特征。

本发明授权一种基于联邦图神经网络的植物多基因抗逆性协同预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦图神经网络的植物多基因抗逆性协同预测方法，其特征在于，包括： 获取植物基因组数据； 根据获取的植物基因组数据建模多层异构图；包括定义植物生物网络为四层异构图，利用基于注意力机制的层间融合策略对四层异构图进行各层信息整合；所述四层异构图包括基因调控层、蛋白相互作用层、代谢通路层和胁迫响应层； 构建基于时序感知的动态图神经网络模型；包括将植物在胁迫响应过程中的基因调控网络建模为时序图序列，其中每个时间点ti对应一个图快照，并构建时空图卷积网络ST-GCN，其中网络架构采用编码器-解码器结构，通过多个ST-GCN层的堆叠实现深层特征学习；还包括利用多尺度时间建模机制捕捉不同时间尺度的动态特征；基于图注意力的协同效应预测机制识别在特定胁迫条件下协同发挥作用的基因模块； 利用多层异构图训练动态图神经网络模型，其中，利用联邦图神经网络对多层异构图进行分布式隐私计算；基于多任务学习与跨物种迁移机制对小样本场景数据进行泛化训练； 得到基因功能预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人鲁东大学，其通讯地址为：264011 山东省烟台市芝罘区红旗中路184号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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