发明专利已授权

一种基于高阶扰动和灵活三元正则化的协同矩阵分解的LncRNA-疾病关联预测方法(肿瘤诊断,肿瘤机制解析,生物标志物发现/药物靶点发现,多效创新药研发/复杂疾病医疗机制研究)

Name: 一种基于高阶扰动和灵活三元正则化的协同矩阵分解的LncRNA-疾病关联预测方法(肿瘤诊断,肿瘤机制解析,生物标志物发现/药物靶点发现,多效创新药研发/复杂疾病医疗机制研究)
Brand: 广东工业大学
SKU: 2024106372425
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410637242.5 📄 发布日：2026/09/08

著录项目信息

申请日

2024-05-22

公开号

CN118430660B

公开日

2025-01-24

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16B40_00

IPC 分类号

G16B40_00 , G06F17_16 , G06F18_22 , G06F17_10 , G06F17_11 , G06F18_10 , G06F16_901 , G06N5_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

肿瘤诊断, 生物标志物发现, 药物靶点发现, 复杂疾病医疗机制研究

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摘要

本发明公开的属于矩阵分解与生物基因结合技术领域，具体为一种基于高阶扰动和灵活三元正则化的协同矩阵分解的LncRNA‑疾病关联预测方法，包括具体步骤如下：获取LncRNA‑疾病的关联矩阵Z；基于已知的关联矩阵Z，计算出LncRNA的功能相似性矩阵Rs和疾病的语义相似性矩阵Ds；将基于已知关联矩阵计算的多阶关联矩阵作为高阶扰动添加到已知关联矩阵中；通过灵活三元正则项的相似性学习，获取相似性矩阵的全局非线性结构相似性信息；本发明基于协同矩阵分解的方法对目标函数进行优化迭代得到最后的预测得分矩阵，使得最终预测lncRNA‑疾病的关联更加准确。

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……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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