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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于随机变分贝叶斯的基因调控网络拓扑结构识别方法、系统及存储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：CN116434838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310214768.8，技术领域涉及：G16B35/20；该发明授权一种基于随机变分贝叶斯的基因调控网络拓扑结构识别方法、系统及存储介质是由刘切;柴毅;邓艺;何治宏;楼成栋设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机变分贝叶斯的基因调控网络拓扑结构识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及生物基因表达技术领域，特别是一种基于随机变分贝叶斯的基因调控网络拓扑结构识别方法、系统及存储介质。步骤为：1获取待识别基因表达数据集；2采用基于状态空间模型的动态结构函数DSF建模重构基因调控网络模型；3采用基于随机变分贝叶斯的方法对基因调控网络模型中的参数进行估计；4采用前向选择方法对基因调控网络的拓扑结构进行识别，用ARD变量来更新网络模型，并使用下界函数J选择模型结构，绘制基因调控网络拓扑图。本发明利用基于部分数据的自然梯度，对全局变量的后验分布进行了更新，其计算成本远低于经典VI方法，适用于基因调控网络拓扑结构的识别。

本发明授权一种基于随机变分贝叶斯的基因调控网络拓扑结构识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于随机变分贝叶斯的基因调控网络拓扑结构识别方法，其特征在于，具体步骤如下： 1数据获取：获取待识别基因表达数据集，该基因表达数据集满足正态分布的高斯噪声信号； 2构建模型：采用基于状态空间模型的动态结构函数DSF建模重构基因调控网络模型； 3模型参数估计：采用基于随机变分贝叶斯的方法对基因调控网络模型中的参数进行估计； 4网络拓扑结构识别：采用前向选择方法对基因调控网络的拓扑结构进行识别，用ARD变量来更新网络模型，并使用下界函数J选择模型结构，绘制基因调控网络拓扑图； 步骤2中重构基因调控网络模型的具体结构为： 基于状态空间模型，所述基因调控网络通过动态结构函数DSF进行建模，则第i基因被描述为： 式中，yit为第i基因在t时刻的测量表达值，yjt为第j基因在t时刻的测量表达值，Qij为第j基因对第i基因的调控作用，n为基因的个数，i，j∈[1,n]，m为基因调控网络输入的个数，Pij为第j输入对第i基因的调控作用，ujt为基因调控网络的第j个输入，eit为测量噪音，Qij和Pij是Q和P中的元素，Q和P是传递函数矩阵； 传递函数矩阵Q为0，则表示第i基因不受第j基因的调控，传递函数矩阵P为0，则表示第i基因不受第j输入的影响，在基因调控网络拓扑图中表现为该节点无输入； 步骤3中对基因调控网络模型中的参数进行估计的具体步骤为： 3-1将对基因调控网络拓扑结构的识别转换为对基因调控网络参数的估计，表示为qΘ，对基因调控网络参数的估计等同于计算其下界函数J的最大值； 3-2基于随机优化的贝叶斯变分方法计算下界函数J最大化； 3-3通过随机变分贝叶斯方法估计基因调控网络的参数； 步骤4中采用前向选择方法对基因调控网络的拓扑结构进行识别的具体方法如下： 使用ARD变量来更新网络模型，并使用下界函数J选择模型结构，即通过下界函数确定传递矩阵Q和P的结构： 4-1识别Q的结构：对于全连接的基因调控网络模型，使用步骤3中的随机变分贝叶斯方法来估计ARD变量α； 4-1-1将ARD变量αjj＝1,2,…,n按升序排列： 4-1-2令R＝1，则基因调控网络模型为： 4-1-3对于基因调控网络模型，使用步骤3中的随机变分贝叶斯方法计算下界，表示为JR； 4-1-4若JRJR-1，则停止，输出传递函数矩阵Q，若否，则R＝R+1,跳转到步骤4-1-3； 4-2识别P的结构：对于全连接的基因调控网络模型，使用步骤3中的随机变分贝叶斯方法来估计ARD变量β； 4-2-1将ARD变量βjj＝1,2,…,m按升序排列： 4-2-2令R＝1，则基因调控网络模型为： 4-2-3对于基因调控网络模型，使用步骤3中的随机变分贝叶斯方法计算下界，表示为JR； 4-2-4若JRJR-1，则停止，输出传递函数矩阵Q和P，若否，则R＝R+1,跳转到步骤4-2-3。

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