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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统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：CN116705168B 。

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：202310681068.X，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统是由许鹏;谢斌;鲍振申;李先彬;刘文斌设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统，其中，方法包括：从TCGA数据库中获取样本的miRNAs表达谱数据，对获取的miRNAs表达谱数据分别进行标准化处理；所述样本包括疾病样本和正常样本；利用矩阵分解方法，对标准化处理后的miRNAs表达谱数据中的零值进行填充，使用填充后的miRNAs表达谱数据训练深度自编码器模型；基于所述深度自编码器模型训练反向编码器，根据所述反向编码器获得疾病样本的miRNA表达谱数据与疾病相关性大小，得到与疾病相关性高的miRNA。本发明能够发现新的疾病相关miRNAs，促进疾病的诊断及治疗。

本发明授权一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法，其特征在于，包括： S1.从TCGA数据库中获取样本的miRNAs表达谱数据，对获取的miRNAs表达谱数据分别进行标准化处理；所述样本包括疾病样本和正常样本； S2.利用矩阵分解方法，对标准化处理后的miRNAs表达谱数据中的零值进行填充，使用填充后的miRNAs表达谱数据训练深度自编码器模型； S3.基于所述深度自编码器模型训练反向编码器，根据所述反向编码器获得疾病样本的miRNA表达谱数据与疾病相关性大小，得到与疾病相关性高的miRNA； 所述基于所述深度自编码器模型训练反向编码器具体方法为： 选取miRNA表达谱数据中样本量较大的疾病样本作为数据集，每一个疾病样本对应一个表型； 将数据集中疾病样本对应的表型数据作为输入，miRNA表达谱数据作为输出，训练反向编码器，将反向编码器与原始编码器的剩余部分拼接，得到最终的打分模型； 所述根据所述反向编码器获得疾病样本的miRNA表达谱数据与疾病相关性大小，得到与疾病相关性高的miRNA具体方法为： 将包含每种疾病样本的表型方阵分别输入到所述打分模型中，每种疾病样本的表型方阵分别得到一列打分向量数据； 对所有得到的打分向量数据从大到小排序，分值越大，排名越靠前的miRNAs则为与输入层对应的疾病密切相关的miRNAs。

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