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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于多组学数据整合的药物敏感性分类方法、系统及设备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：CN116150675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310165895.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于多组学数据整合的药物敏感性分类方法、系统及设备是由张仲楠;郑林义设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多组学数据整合的药物敏感性分类方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多组学数据整合的药物敏感性分类方法、系统及设备，涉及药物敏感性分类领域。本发明方法使用联合非负矩阵分解对所有多组学数据样本的多个组学矩阵进行分解，得到的共享矩阵表示所有样本的线性整合特征；同时使用变分自编码器VAE得到所有样本的非线性整合特征；由线性整合特征、非线性整合特征以及药物特征拼接获得的拼接后特征向量用于药物敏感性分类。其中线性整合特征包含所有组学的重要信息，消除了原始数据中的噪声，非线性整合特征包含多组学数据中的非线性和复杂关系信息，本发明利用两种特征的互补性，挖掘多组学数据间的潜在信息，从而极大提高了药物敏感性分类的准确率。

本发明授权基于多组学数据整合的药物敏感性分类方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多组学数据整合的药物敏感性分类方法，其特征在于，包括： 通过对细胞系测序获取多组学数据样本并构成多个组学矩阵； 所述通过对细胞系测序获取多组学数据样本并构成多个组学矩阵，具体包括： 通过对细胞系测序获取多组学数据样本1≤i≤M；M为获取的多组学数据样本数量；为组成多组学数据样本xi的第k个组学数据，1≤k≤K；K为多组学数据样本xi中包括的组学数据的数量；所述组学数据包括基因表达和DNA甲基化； 将获取的M个多组学数据样本构成K个组学矩阵X＝{X1,…,XK}；其中第k个组学矩阵使用联合非负矩阵分解对所述多个组学矩阵进行分解，并通过构建多组学数据样本的结构相似性为矩阵分解加入图正则化，得到多组学数据样本的线性整合特征； 所述使用联合非负矩阵分解对所述多个组学矩阵进行分解，并通过构建多组学数据样本的结构相似性为矩阵分解加入图正则化，得到多组学数据样本的线性整合特征，具体包括： 使用联合非负矩阵分解将所述K个组学矩阵X＝{X1,…,XK}分解为一个共享矩阵U和K个变换矩阵V1,…,VK，分解过程中通过构建多组学数据样本的结构相似性为矩阵分解加入图正则化，将分解得到的共享矩阵U的行向量ui作为多组学数据样本xi的线性整合特征； 使用变分自编码器得到多组学数据样本的非线性整合特征； 拼接所述多组学数据样本的线性整合特征和非线性整合特征以及药物特征，得到拼接后特征向量； 利用所述拼接后特征向量训练药物敏感性分类器； 采用训练好的药物敏感性分类器进行药物敏感性分类，得到分类结果。

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厦门大学，其通讯地址为：361005 福建省厦门市思明区思明南路422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”。