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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于异质遗传网络的玉米基因-表型关联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：CN115240776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210867451.X，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于异质遗传网络的玉米基因-表型关联预测方法及系统是由王峻;谭好江;余国先;郭茂祖;何伟设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异质遗传网络的玉米基因-表型关联预测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于异质遗传网络的玉米基因‑表型关联预测方法及系统，其属于生物信息学技术领域，所述方案通过对玉米多组学数据进行处理，得到多组学生物分子的属性异质遗传网络；通过深度矩阵分解技术，协同分解网络拓扑和节点属性得到多组学生物分子的非线性特征表示，通过这种方式，将网络结构信息与分子属性信息共同挖掘，实现多组学数据的深度融合，并探索分子的表征以及分子与表型之间的复杂相互作用；基于分子的非线性表示重构属性异质遗传网络，挖掘重构网络中的有用信息，实现基因‑表型的关联准确预测和多组学数据的互补增强关联映射。

本发明授权基于异质遗传网络的玉米基因-表型关联预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于异质遗传网络的玉米基因-表型关联预测方法，其特征在于，包括： 获取基因的序列数据、基因本体标注数据、已知表型标签注释数据、基因与miRNA的关联矩阵、基因与通路的关联矩阵、miRNA序列数据、表型标签注释数据以及表型标签的层次结构数据； 将基因的序列数据编码为等长的编码数据作为基因序列属性数据；将基因本体标注数据降维作为基因功能属性数据；基于表型标签的层次结构得到表型标签的层次结构属性信息；通过miRNA序列数据获得miRNA序列相似度网络； 构建分子属性异质遗传网络，通过对分子属性异质遗传网络进行深度分解，协同融合分子属性异质遗传网络的结构数据和分子的属性数据，得到多组学生物分子的非线性特征表示； 根据多组学生物分子的非线性特征表示，重构分子属性异质遗传网络，得到融合多组学数据的基因-表型关联预测矩阵； 所述构建分子属性异质遗传网络，具体为： 将基因的序列数据编码为等长的编码数据作为基因序列属性数据； 将基因本体标注数据降维作为基因功能属性数据； 通过表型标签的层次结构得到表型标签的层次结构属性信息； 通过miRNA序列数据得到miRNA序列相似度网络； 所述通过对分子属性异质遗传网络进行深度分解，协同融合分子属性异质遗传网络的结构数据和分子的属性数据，得到多组学生物分子的非线性特征表示，具体为： 初始化多组学生物分子的低维特征表示； 对于每个组学生物分子分别设计多层神经网络，基于所述多层神经网络学习生物分子的低维非线性特征表示和属性调和矩阵； 基于深度矩阵分解，融合分子属性异质遗传网络数据并设计模型的计算损失。

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