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龙图腾网获悉南方医科大学南方医院申请的专利基于堆叠模型的肥胖遗传风险模型构建方法、设备及介质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：CN119541651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411487832.0，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于堆叠模型的肥胖遗传风险模型构建方法、设备及介质是由刘莉;肖芦山;梁盛兴设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于堆叠模型的肥胖遗传风险模型构建方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于堆叠模型的肥胖遗传风险模型构建方法、电子设备及存储介质，该方法包括，获取数据集，所述数据集包括遗传特征数据，所述遗传特征数据包括单核苷酸多态性；应用随机森林对单核苷酸多态性进行筛选，以获取肥胖遗传风险相关的第一遗传特征集；应用分布式梯度增强库模型对单核苷酸多态性进行筛选，以获取肥胖遗传风险相关的第二遗传特征集；根据所述第一遗传特征集和所述第二遗传特征集获取显著遗传特征集；构建肥胖遗传风险模型；获取所述肥胖遗传风险模型的模型评估结果，根据所述模型评估结果对所述肥胖遗传风险模型的参数进行优化，通过整合多种基础学习器，结合元分类器逻辑回归进行堆叠训练，有效融合了不同算法的优势，提升了肥胖遗传风险预测的准确性和稳定性。

本发明授权基于堆叠模型的肥胖遗传风险模型构建方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于堆叠模型的肥胖遗传风险模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数据集，所述数据集包括遗传特征数据，所述遗传特征数据包括单核苷酸多态性； 应用随机森林对单核苷酸多态性进行筛选，以获取肥胖遗传风险相关的第一遗传特征集，具体地，所述随机森林用于计算每个单核苷酸多态性的重要性得分，筛选出得分高于预设阈值的单核苷酸多态性，形成所述第一遗传特征集； 应用分布式梯度增强库模型对单核苷酸多态性进行筛选，以获取肥胖遗传风险相关的第二遗传特征集，具体地，所述分布式梯度增强库模型用于获取单核苷酸多态性的重要性得分，筛选出得分高于预设阈值的单核苷酸多态性，形成所述第二遗传特征集； 根据所述第一遗传特征集和所述第二遗传特征集获取显著遗传特征集，具体包括：对所述第一遗传特征集和所述第二遗传特征集取交集，以获取所述显著遗传特征集，或者根据套索回归分析所述第一遗传特征集和所述第二遗传特征集，以获取所述显著遗传特征集； 构建肥胖遗传风险模型，所述肥胖遗传风险模型为堆叠模型，所述肥胖遗传风险模型包括基本学习器及元分类器； 所述基本学习器包括：随机森林、分布式梯度增强库模型、自适应增强及逻辑回归； 其中，所述基本学习器中的算法分别根据所述显著遗传特征集预测肥胖遗传风险，并分别输出预测结果至所述元分类器，所述元分类器用于输出肥胖遗传风险预测结果； 获取所述肥胖遗传风险模型的模型评估结果，根据所述模型评估结果对所述肥胖遗传风险模型的参数进行优化。

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南方医科大学南方医院，其通讯地址为：510515 广东省广州市广州大道北1838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”。