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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于生成流网络的基因调控网络构建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：CN118212989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202410337864.6，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法是由刘金铎;翟继豪;冀俊忠设计研发完成，并于2024-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法，包括以下步骤：在小鼠造血干细胞的sc‑RNA‑seq数据集上进行实验，评估构建基因调控网络的性能。利用稀疏Transformer对scRNA‑seq数据进行稀疏特征提取，以便于后续更准确地构建基因调控网络；在稀疏特征提取完之后，将稀疏特征输入生成流网络模型进行基因调控网络的构建。通过生成流网络模型的多次迭代更新，得到与小鼠造血干细胞sc‑RNA‑seq数据集相关联的基因调控关系的一个概率分布，通过设定调控提取阈值提取得到最终的基因调控网络。本发明有效缓解了现有方法难以从稀疏的scRNA‑seq数据捕获复杂的基因调控关系的问题，可以作为一个有效工具为医学研究者分析基因调控机理提供参考。

本发明授权一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成流网络的基因调控网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，数据获取：在小鼠造血干细胞的sc-RNA-seq数据集上进行实验，评估构建基因调控网络的性能； 步骤二，稀疏特征提取：利用稀疏Transformer对scRNA-seq数据进行稀疏特征提取，以构建基因调控网络； 步骤三，基因调控关系的构建：在稀疏特征提取完之后，将稀疏特征输入生成流网络模型进行基因调控网络的构建； 步骤四，基因调控网络的融合与提取：通过生成流网络模型的多次迭代更新，得到与小鼠造血干细胞sc-RNA-seq数据集相关联的基因调控关系的一个概率分布，通过设定调控提取阈值提取得到最终的基因调控网络； 步骤一中，BEELINE数据集包括7个sc-RNA-seq数据集，其中5个是关于小鼠细胞的数据集和2个关于人类细胞的数据集；选择三组小鼠造血干细胞mHSC的sc-RNA-seq数据集，分别是mHSC-L、mHSC-GM和mHSC-E；对于这三个数据集，剔除在少于10％的细胞中表达的基因；然后，对剩余数据进行归一化处理； 步骤二中，基因调控网络被表示为G＝N,Z，N为基因集合,Xi∈Z表示n个基因中的第i个基因，i＝1,2,…,n，Z代表基因之间调控关系的集合，Xj→Xi∈Z表示基因Xj到基因Xi的有向边，基因调控网络表示为基因集合N＝{X1,X2,X3,…Xn}的联合概率分布： 这里PaXi为基因Xi在N中的调控因子的集合，PXi|PaXi量化基因Xi与调控因子PaXi之间的调控强度； scRNA-seq数据是以n行c列的二维矩阵的形式存在，代表n个基因在c个细胞中的表达值； 引入注意力机制，Transformer模型关注输入scRNA-seq数据中不同基因的不同特征；注意力权重的计算如下： Q,K,和V分别表示Query查询、Key键和Value值的矩阵；Q代表scRNA-seq数据中基因的表达模式，即查询scRNA-seq数据中第i个基因在第j个细胞中的表达水平；K代表了与Q相关的其他基因的特征；V表示Q和K之间关联的实际基因的表达值；dk表示基因表达模式的维度即基因特征的数量；QKT是Q和K的点积运算，表示关于基因特征的注意力分数矩阵，最后通过softmax函数得到了不同基因特征所对应的注意力分布； Transformer模型表示如下： MultiHeadQ,K,V＝Concathead1,head2,…,headhWO3 其中每个注意力头的计算过程与基础的注意力机制相同，WO表示多个注意力头连接的权重矩阵； 将稀疏多头自注意力机制引入Transformer模型，通过只关注基因输入序列数据中非零元素，提取稀疏特征；其计算过程如下： 其中，⊙表示逐元素乘法，M是掩码矩阵，表示将注意力限制在基因在细胞中的非0表达值上，稀疏特征表示如下： SparseFeatures＝SparseMultiHeadSelfAttentionI5 I是上层稀疏自注意力输出的特征向量矩阵，通过稀疏Transformer模型中稀疏多头自注意力的映射，得到能够反映基因表达关系的稀疏特征。

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