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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利融合元路径语义依赖与迁移学习的证候基因关系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：CN119170091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410996685.3，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权融合元路径语义依赖与迁移学习的证候基因关系预测方法是由周雪忠;杨扩设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合元路径语义依赖与迁移学习的证候基因关系预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合元路径语义依赖与迁移学习的证候基因关系预测方法，属于基于深度学习的生物信息处理技术领域，本发明以深度迁移学习中的双流微调结构为核心框架，通过建立两个迁移学习任务：1源域为疾病基因预测；目标域为证候基因预测；2源域为症状基因预测；目标域为证候基因预测，通过源域任务上的训练，迁移到目标域的证候基因预测问题上，实现目标域零样本场景下的证候基因关系预测。在迁移学习的主体网络，通过我们设计的证候知识图谱嵌入学习、元路径的语义嵌入学习、多阶元路径的嵌入聚合，实现了关系元路径的语义依赖学习，同时设计了基于张量分解的关系的预测打分，实现证候基因的预测打分。

本发明授权融合元路径语义依赖与迁移学习的证候基因关系预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合元路径语义依赖与迁移学习的证候基因关系预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测的证候； 基于预先训练好的关系预测模型对证候进行处理，得到证候基因关系；其中，预先训练好的关系预测模型的训练包括：对于源域实体对和目标域实体对，从预先得到的多阶元路径字典中查找到实体对的多阶元路径，并获得元路径中实体的嵌入表示，其中，源域实体对包括疾病-基因实体对、症状-基因实体对，目标域实体对包括证候-基因实体对；将多阶元路径中的实体表示输入共享权重层，实现源域和目标域神经网络参数共享；在神经网络瓶颈层，获得更紧致的特征表达，瓶颈层之后为自适应层，用来计算源域和目标域的距离损失，作为迁移正则项；在输出层完成分类任务； 其中，从预先得到的多阶元路径字典中查找到实体对的多阶元路径，包括：引用注意力机制自适应的学习不同元路径的权重，获得每个路径的定量关注程度；其中，注意力机制中的键K、值V都是元路径的语义表示向量，Q为使用样本实体对的一阶嵌入表示；在注意力机制的计算过程中，首先计算查询Q与每条路径表示K的相似度，再计算与值V的打分值，经过Softmax激活函数得到每条元路径的权重，然后将所有元路径的语义嵌入表示进行加权求和，得到样本实体对的最终嵌入表示。

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