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龙图腾网获悉中南大学申请的专利疾病相关可变剪接异构体预测模型建立及其预测方法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：CN116825178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310784979.5，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权疾病相关可变剪接异构体预测模型建立及其预测方法是由李洪东;刘佳淑设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本疾病相关可变剪接异构体预测模型建立及其预测方法在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种疾病相关可变剪接异构体预测模型建立及其预测方法，属于生物信息技术领域，具体包括：收集真实RNA‑seq数据以及标签；计算表达数据；对表达数据分别进行预处理；构建基因共表达网络和可变剪接异构体共表达网络，并据此构建共享图卷积神经网络模型；步骤5，构建对抗域适应模型并结合共享图卷积神经网络模型形成初始预测模型，训练初始预测模型，得到目标预测模型；利用测试集计算目标预测模型的评价参数并判断其是否符合预设要求，若是，则执行步骤7，若否，则返回步骤5；步骤7，将待检测可变剪接异构体输入目标预测模型，得到预测致病结果。通过本公开的方案，提高了预测可靠性和精准度。

本发明授权疾病相关可变剪接异构体预测模型建立及其预测方法在权利要求书中公布了：1.一种疾病相关可变剪接异构体预测模型建立及其预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集疾病相关基因和对应可变剪接异构体的真实RNA-seq数据以及标签； 步骤2，根据RNA-seq数据计算疾病相关基因和对应可变剪接异构体的表达数据； 步骤3，对表达数据分别进行预处理，得到样本数据并将其拆分为训练集和测试集； 步骤4，使用WGCNA分别构建基因共表达网络和可变剪接异构体共表达网络，并据此构建共享图卷积神经网络模型； 所述步骤4具体包括： 步骤4.1，使用WGCNA的goodSamplesGenes方法进行数据输入与清洗，去除缺失值和离群值； 步骤4.2，使用WGCNA选取软阈值的作为网络构建阈值； 步骤4.3，根据软阈值7通过WGCNA的adjacency方法构建网络，得到基因网络和异构体网络的邻接矩阵； 步骤4.4，根据基因网络的邻接矩阵和异构体网络的邻接矩阵，通过WGCNA的TOMsimilarity方法变换为拓扑重叠矩阵TOM作为构建基因共表达网络和可变剪接异构体共表达网络； 步骤4.5，将基因共表达网络定义为源域网络，对应的可变剪接异构体共表达网络定义为目标域网络，根据源网络和目标域网络构建共享图卷积神经网络模型； 步骤5，构建对抗域适应模型并结合共享图卷积神经网络模型形成初始预测模型，并利用训练集训练初始预测模型，得到目标预测模型； 步骤6，利用测试集计算目标预测模型的评价参数并判断其是否符合预设要求，若是，则执行步骤7，若否，则返回步骤5； 步骤7，将待检测可变剪接异构体输入目标预测模型，得到预测致病结果。

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