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龙图腾网获悉复旦大学附属肿瘤医院申请的专利组织来源预测模型的构建及应用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：CN119943440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510009181.2，技术领域涉及：G16H70/60；该发明授权组织来源预测模型的构建及应用是由何祥火;陈志翱;汤家伟;陈阳设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本组织来源预测模型的构建及应用在说明书摘要公布了：本发明提供了一种组织来源预测模型的构建及其应用。具体地，本发明开发了一种用于组织来源预测或诊断的模型，包括癌症的原发组织预测；并开发了基于该组织来源预测模型的系统。本发明的组织来源预测模型具有高效、准确地判断待测组织的来源部位，或者待测肿瘤组织的原发部位组织的辅助诊断结果。

本发明授权组织来源预测模型的构建及应用在权利要求书中公布了：1.一种构建组织来源预测模型的方法，其特征在于，包括步骤： s1对不同组织来源的癌症组织样本、癌旁组织样本、和正常组织样本的三代测序数据和RNA测序RNA-seq数据进行处理，从而获得全长RNA转录本的参考GTF文件和不同组织的组织特异性RNA转录本； 其中，所述组织特异性RNA转录本包括针对以下组织的组织特异性RNA转录本：肾上腺、膀胱、脑、乳房、骨和肌肉、骨髓、宫颈、肠、食道、眼、神经节、肾脏、肝脏、肺、头颈、卵巢、胰腺、前列腺、皮肤、胃、睾丸、胸腺、甲状腺和子宫； s2提供用于模型构建的训练集、测试集和验证集数据，所述数据包括不同组织来源的组织样本RNA测序后，根据所述参考GTF文件获得的RNA-seq数据的全长RNA转录本的表达信息；所述表达信息包括所述不同组织的组织特异性RNA转录本的表达信息； 其中，对于某一种组织，该组织的组织特异性RNA转录本的表达信息为组织阳性样本的组织特异性RNA转录本的表达信息，其他组织的针对该组织的组织特异性RNA转录本的表达信息为组织阴性样本的组织特异性RNA转录本的表达信息； s3组织来源子模型的构建：针对不同的组织构建不同的子模型，用于判断待测样本是否来源于该组织；包括步骤：对于任一种组织，将针对该组织的组织阳性样本的组织特异性RNA转录本的表达信息和组织阴性样本的组织特异性RNA转录本的表达信息，输入到不同的机器学习模型中进行训练；从而得到用于判断待测样本是否来源于该组织的组织来源预测子模型；并采用此步骤，获得所有组织的组织来源预测子模型； 其中，所述机器学习模型包括：随机森林模型RandomForest、决策树模型DecisionTree、XGBoost模型、LightGBM模型和CatBoost模型；和 s4组织来源预测模型的构建：基于s3中获得的所有组织的组织来源预测子模型，使用所述测试集和验证集数据进行优化选择，从而构建得到组织来源预测模型； 其中，在步骤s3中，包括以下子步骤： s3a针对不同的组织构建不同的组织来源预测子模型，用于判断待测样本是否来源于该组织；对于任一种组织，将针对该组织的组织阳性样本的组织特异性RNA转录本的表达信息和组织阴性样本的组织特异性RNA转录本的表达信息，输入到以下五种机器学习模型中进行训练：随机森林模型RandomForest、决策树模型DecisionTree、XGBoost模型、LightGBM模型和CatBoost模型；从而得到对应于所述任一种组织的所述五种机器学习模型的超参数；并基于此，得到用于任一种组织来源判断的五种经训练后的机器学习模型； s3b对针对任一种组织来源判断的五种第一组织来源预测子模型，使用测试集和验证集数据，采用包括以下的打分指标对所述第一组织来源预测子模型进行打分：AUC值、准确度、灵敏度和特异度；对于任一种组织，将得分最高的第一组织来源预测子模型作为最终的用于该组织判断的组织来源预测子模型；和 s3c获得所有组织的组织来源预测子模型； 在步骤s4中，包括以下步骤： s4a基于s3中获得的所有组织的组织来源预测子模型，使用验证集数据，采用rocauc函数对所述所有组织的组织来源子模型进行打分； s4b选取AUC≥0.9的所有组织来源预测子模型，构建得到组织来源预测模型； 其中，所述组织来源预测模型中共有17个子模型，所述17个子模型分别用于判断待测样本的组织是否来源于以下部位：肾上腺、膀胱、骨髓、脑、乳房、肠、眼、神经节、肝、胰腺、前列腺、甲状腺、肾、头颈、皮肤、胃和子宫； 其中，当待测组织为肿瘤组织时，所述组织来源预测模型用于评估肿瘤的原发组织。

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