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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于稀疏学习和随机游走的miRNA-疾病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：CN115359903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210987756.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于稀疏学习和随机游走的miRNA-疾病预测方法是由侯振杰;姚海滨;李涵;陈严设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏学习和随机游走的miRNA-疾病预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及基于稀疏学习和随机游走的miRNA‑疾病预测方法，包括对疾病‑miRNA关联矩阵进行稀疏学习；去除稀疏部分后重构得到新的疾病‑miRNA关联矩阵，通过重构后的关联矩阵得到初始概率矩阵；根据疾病相似性和疾病高斯核相似性构建疾病集成相似性网络和miRNA集成相似性网络；通过重构后的关联网络整合为一张异构网；利用网络节点之间的关联信息，进行不同目的多层次随机游走；有效地预测疾病‑miRNA潜在相似性。本发明充分考虑到重启随机游走算法中初始概率节点信息对模型性能的影响，并且利用多层次随机游走算法在捕捉相似性网络拓扑结构特征的基础上进行了潜在关联预测。

本发明授权基于稀疏学习和随机游走的miRNA-疾病预测方法在权利要求书中公布了：1.基于稀疏学习和随机游走的miRNA-疾病预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对疾病-miRNA关联矩阵进行稀疏学习，将关联矩阵分为两部分：第一部分是原始关联矩阵和低秩矩阵的线性组合；第二部分是剔除噪声或者异常值；去除稀疏部分后重构得到新的疾病-miRNA关联矩阵，通过重构后的关联矩阵得到初始概率矩阵； 步骤二、利用重构后的关联矩阵计算疾病和miRNA的高斯核相似性，根据疾病相似性和疾病高斯核相似性构建疾病集成相似性网络；根据miRNA相似性和miRNA高斯核相似性构建miRNA集成相似性网络；将疾病集成相似性网络和miRNA集成相似性网络通过重构后的关联网络整合为一张异构网； 步骤三、为了捕捉全局网络特征并且利用网络节点之间的关联信息，进行不同目的多层次随机游走；先分别在miRNA相似性网络和疾病相似性网络上进行随机游走，得到疾病和miRNA的拓扑结构相似性；结合网络的拓扑结构特征，考虑到相似性网络节点之间的关联信息，再分别在疾病和miRNA拓扑结构网络上进行随机游走，预测疾病-miRNA潜在相似性； 首先，在疾病相似性网络和miRNA相似性网络上引入重启随机游走算法，疾病拓扑结构特征和miRNA拓扑结构特征计算如下： ； 其中，t代表迭代步骤，为随机游走的衰减因子，初始概率和定义如下： ； 将RM和RD进行标准化处理： ； 其次，同时在疾病和miRNA拓扑结构特征网络上进行随机游走并整合得到稳定概率，从而预测miRNA-疾病的潜在关联； 分别在miRNA拓扑结构网络和疾病拓扑结构网络上进行重启随机游走： 疾病网络上： ； 其中，DR是在疾病网络上进行随机游走算出的得分矩阵，MR是在miRNA网络上进行随机游算出的得分矩阵，R是取两次随机游走得分的平均； miRNA网络上： ； 根据疾病网络和miRNA网络计算平均值： ； 其中，t代表迭代步骤，为随机游走的衰减因子，Y为初始概率矩阵，且。

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