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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于机器学习的水稻抗稻瘟菌关键SRNA识别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：CN116504311B 。

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：202310438736.6，技术领域涉及：G16B25/00；该发明授权一种基于机器学习的水稻抗稻瘟菌关键SRNA识别方法是由张浩;盛建华;赵恩爽;刘元宁设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的水稻抗稻瘟菌关键SRNA识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的水稻抗稻瘟菌关键SRNA识别方法，包括：步骤一、在水稻侵染数据集中，获取水稻SRNA和MRNA序列信息；步骤二、设定筛选条件，筛选水稻差异表达SRNA和MRNA；步骤三、构建差异表达水稻基因的异质互作网络；步骤四、在异质互作网络中，联合优化建模显示关系和建模隐式关系，通过联合优化结果，筛选出稻瘟菌侵染水稻过程中的水稻抗侵染关键SRNA。通过构建差异表达水稻基因的异质互作网络，并进行联合优化，能够找出水稻抵抗稻瘟菌侵染过程中的关键水稻SRNA，弥补传统方法无法考虑同类型生物分子间相互影响的不足，提升方法预测的准确性。

本发明授权一种基于机器学习的水稻抗稻瘟菌关键SRNA识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的水稻抗稻瘟菌关键SRNA识别方法，其特征在于，包括： 步骤一、在水稻侵染数据集中，通过基因库映射比对，获取水稻SRNA和MRNA序列信息； 步骤二、设定筛选条件，筛选水稻差异表达SRNA和MRNA； 步骤三、构建差异表达水稻基因的异质互作网络，包括： 将得到的差异表达基因输入到数据库中，进行靶向基因预测，获得水稻SRNA靶向水稻MRNA的预测结果； 根据预测结果构造异质网络节点图，将水稻SRNA设定为一类定点，水稻MRNA设定为二类定点，存在靶向关系的两类定点之间并形成边； 根据每对定点对应的基因差异表达倍数来为边赋予权重，权重的大小为两个定点差异表达倍数之积； 步骤四、在异质互作网络中，联合优化建模显示关系和建模隐式关系，通过联合优化结果，筛选出稻瘟菌侵染水稻过程中的水稻抗侵染关键SRNA，包括： 对构造的所述异质网络进行重构，从能观察到的边进行显式建模任务，从不能观察到的边进行隐式建模任务，通过联合优化上述两个任务来学习定点嵌入，并通过相似度分析筛选出抗侵染关键SRNA； 进行显示建模任务包括： 通过考虑异质网络中两个非同类连接定点之间的局部邻近度来建模显示关系，分别通过经验概率分布和联合概率分布来建模，使用KL散度衡量两个分布的差异，通过最小化目标函数进行学习，目标函数为： 式中，为u和vj的联合概率分布，为ui和vj的局部相似性；和分别为ui和vj的嵌入式向量，eij为边集合E中，由节点i和节点j组成的边； 进行隐式建模任务包括： 通过考虑异质网络中两个没有边直接连接的同类型节点建模隐式关系，对于一类顶点u，两个节点i和j之间的二阶接近度定义为： 式中，wik为节点i和二类节点v中相邻的节点k之间的权重，wjk为节点j和二类节点v中相邻的节点k之间的权重，U为u定点组成的集合； 对于二类顶点v，两个节点i和j之间的二阶接近度定义为： 生成两个同质网络图，分别为：

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