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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种环状RNA和药物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：CN121237229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511784560.5，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种环状RNA和药物关联预测方法及系统是由邹权;张雪;王春宇;牛梦婷设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种环状RNA和药物关联预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种环状RNA和药物关联预测方法及系统，该方法包括：S1.基于环状RNA与药物的已知关联数据集，分别构建环状RNA的多源相似度网络和药物的多源相似度网络；S2.将各相似度网络输入至共享约束驱动的协同特征学习模块中，输出协同特征矩阵；S3.将协同特征矩阵输入至最小熵图结构学习模块，得到图结构矩阵；S4.将图结构矩阵与协同特征矩阵输入图卷积网络，用于环状RNA与药物的关联预测。本方案提出的协同特征学习方法充分利用了多源数据之间的不同信息，使多源信息充分交互，得到更全面的特征，此外，图结构学习模块使用最小熵学习方法学习到更有判别性的特征，增强图拓扑特征，进一步优化特征表示，有效提升模型的预测准确性和泛化能力。

本发明授权一种环状RNA和药物关联预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于协作特征学习和最小熵图结构学习的环状RNA和药物关联预测方法,其特征在于，该方法包括： S1.基于环状RNA与药物的已知关联数据集，分别构建环状RNA的多源相似度网络和药物的多源相似度网络； S2.将所述环状RNA的多源相似度网络和药物的多源相似度网络输入至共享约束驱动的协同特征学习模块中，输出协同特征矩阵； S3.将所述的协同特征矩阵输入至最小熵图结构学习模块，得到图结构矩阵； S4.将图结构矩阵与协同特征矩阵输入图卷积网络，用于环状RNA与药物的关联预测； 步骤S2中，所述的协同特征学习模块包括第一自编码器、共享约束模块和第二自编码器，且步骤S2包括： 将多源相似度网络输入至第一自编码器，生成各相似度网络对应的节点特征矩阵输入至共享约束模块； 共享约束模块采用皮尔逊相关系数计算任意两个节点之间的相似度，筛选出具有显著相似性的节点对，并构建包含显著相似性节点对信息的约束矩阵； 对环状RNA所有相似度网络对应的约束矩阵进行交集运算，得到环状RNA的共享约束集合； 对药物所有相似度网络对应的约束矩阵进行交集运算，得到药物的共享约束集合； 将环状RNA共享约束集合、药物共享约束集合分别与对应第一自编码器输出的低维节点特征，共同输入至后续的第二自编码器中，最终得到环状RNA与药物各自经过增强的相似性特征； 拼接环状RNA增强相似性特征与药物增强相似性特征，得到所述的协同特征矩阵； 所述的最小熵图结构学习模块包括有优化视图和推理视图； 所述的优化视图基于初始邻接矩阵A以及所述的协同特征矩阵X构建而成； 所述的推理视图基于邻接矩阵以及协同特征矩阵X构建构成； 所述的邻接矩阵由图学习器对初始邻接矩阵A通过非线性激活函数处理并经归一化和对称化处理得到； 所述的初始邻接矩阵A基于环状RNA-药物关联矩阵构建而得。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324003 浙江省衢州市柯城区成电路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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