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龙图腾网获悉广西师范大学申请的专利一种识别癌症单驱动通路的CPGA-SMCMN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：CN115359839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210987079.6，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权一种识别癌症单驱动通路的CPGA-SMCMN方法是由聂庆华;吴璟莉;李高仕设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种识别癌症单驱动通路的CPGA-SMCMN方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种识别癌症单驱动通路的CPGA‑SMCMN方法，包括如下步骤：1、设定SMCMN模型；2、设定CPGA：2.1聚类；2.2染色体编码和初始种群；2.3适应值函数；2.4遗传算子；2.5CPGA具体流程。这种方法可以识别出更多生物信息，扩展性强，实用性强，能识别到更多富集在重要驱动通路上的基因。

本发明授权一种识别癌症单驱动通路的CPGA-SMCMN方法在权利要求书中公布了：1.一种识别癌症单驱动通路的CPGA-SMCMN方法，其特征在于，包括如下步骤： 1设定SMCMN模型： 假设有一个体细胞突变矩阵，一个拷贝数变异，体细胞突变矩阵和拷贝数变异的行代表同一组患者样本，列代表同一组基因，每个条目，表示第个基因是否在第个患者中发生突变，在矩阵,，表示第个基因在第个患者的统计显著变异区域中，否则；此外，和两个矩阵记录了基因之间的相关性，其中表示从String网络收录文献中记录的两个基因之间的关系，表示从String网络收录的相关基因实验获得的两个基因之间的相关性，和的范围从0到999； 二元变异矩阵由矩阵和构成，若和不同时等于0，则的值为1，，否则为0；一个新的相关矩阵也通过组合矩阵和生成，其中如下： 假设是的任意子矩阵，令，定义为矩阵覆盖的样本比例，即矩阵的“覆盖率”： ， 其中表示矩阵所覆盖的样本集； 给定一对基因和，令代表和的相对汉明距离，即汉明距离基因相对于基因，公式： 其中 对于子矩阵，令表示基因和基因集之间的“互斥性”： 那么“互斥性”为衡量的每个基因与其余基因之间的平均越大，矩阵互斥性越高， ， 给定子矩阵中包含的基因，让测量M矩阵中两个基因间的功能相关性，如下所示： ， 其中表示矩阵的元素，它是从相关矩阵中提取的子矩阵； 基于上述定义，构造组合模型SMCMN，确定具有最大覆盖、互斥性和网络连通性的子矩阵：给定二元变异矩阵，相关矩阵，和一个参数，标识一个子矩阵最大化权重函数： ； 2设定CPGA： 设计一种基于基因簇和Partheno-GeneticAlgorithm，即CPGA来求解SMCMN模型，输入是一个二元变异矩阵、一个相关矩阵和一个参数，输出是子矩阵，以下描述CPGA关键步骤： 2.1聚类： 在预处理阶段为每个基因构建两个基因簇，给定基因，令记录与基因有汉明距离的基因集合，即，构造来记录与基因相关性的基因集合，即，和是两个预设参数； 2.2染色体编码和初始种群： 染色体，也称为个体，代表问题的解决方案，在CPGA中，使用一组个基因来编码一条染色体，即，生成初始染色体以生成初始种群，通过以下两个步骤创建初始染色体： 2.2.1用轮盘策略选择基因，即越大，则选择更多概率基因； 2.2.2用轮盘策略迭代选择剩余的个基因，假设，让，根据选择下一个基因，并且满足，是预设参数，若在任何一次迭代，则不能成功创建染色体； 2.3适应值函数： 适应度表示一个解决方案的好坏程度，在指导进化中起着至关重要的作用；令表示对应染色体的子矩阵，用于衡量染色体的适应度，被定义为如下等式，适应度越大，解决方案越好, ， 2.4遗传算子： 在Partheno-Genetic中，仅应用选择算子和重组算子来生成后代，在CPGA中，采用轮盘赌选择，对适应度高的个体进行更大概率的挑选，精英策略也用于在进化过程中保持具有最高适应度的个体，设计了一个基于贪心的重组算子来生成新的后代，如下所示： 2.4.1给定一条染色体，随机执行以下两种方法之一，从中删除一个基因，1从中删除在最少患者中发生突变的基因，即，2从中随机删除一个基因，新的染色体用表示； 2.4.2令，在满足，是预设参数的前提下选择最大的基因，若从中没有找到符合条件的基因，则染色体保持不变； 2.5CPGA具体流程： 在CPGA中，设置了CPGA中使用的参数，CPGA中的第1步至第4步实现预处理，CPGA的第5步生成了一个大小为的初始种群，由和控制的整个进化过程从第6步执行到第19步，其中轮盘选择和重组算子从第9步到第13步迭代执行，最后，最佳个体在第20步和第21步中被转换和输出； 具体流程实现如下： 。

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