湘潭大学孟祥茂获国家专利权
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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于多元数据融合的疾病相似性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：CN120656684B 。
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：202510665091.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于多元数据融合的疾病相似性预测方法及系统是由孟祥茂;胡键亿;朱勇涛;卢诚谦设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多元数据融合的疾病相似性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多元数据融合的疾病相似性预测方法及系统，方法包括：收集基因网络数据、miRNA网络数据、疾病‑基因关联矩阵和疾病‑miRNA关联矩阵，形成统一的异构生物网络；通过图卷积网络和改进图注意力网络提取得到生成多模态特征集；利用多层感知机计算多模态特征集中各特征的独立权重，结合关联矩阵，生成疾病的基因视角嵌入和miRNA视角嵌入，作为模型输入训练得到轻量级双线性塔模型；通过交替训练策略和受ReconBoost启发的正则化机制优化模型参数，得到优化轻量级双线性塔模型，得到目标疾病对的相似性预测结果。有效弥补了现有技术在多元数据整合、稀疏数据处理及预测稳定性方面的不足。
本发明授权一种基于多元数据融合的疾病相似性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多元数据融合的疾病相似性预测方法，其特征在于，包括： 收集基因网络数据、miRNA网络数据、疾病-基因关联矩阵和疾病-miRNA关联矩阵，形成统一的异构生物网络； 通过图卷积网络和改进图注意力网络分别从所述异构生物网络中提取得到基因嵌入特征和miRNA嵌入特征，生成多模态特征集； 利用多层感知机计算所述多模态特征集中各特征的独立权重，结合所述疾病-基因关联矩阵和所述疾病-miRNA关联矩阵，生成疾病的基因视角嵌入和miRNA视角嵌入； 将所述基因视角嵌入和所述miRNA视角嵌入作为模型输入训练得到轻量级双线性塔模型； 通过交替训练策略和受ReconBoost启发的正则化机制优化所述轻量级双线性塔模型的模型参数，得到优化轻量级双线性塔模型； 通过所述优化轻量级双线性塔模型对目标疾病对进行疾病相似性预测，得到所述目标疾病对的相似性预测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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