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龙图腾网获悉北京大学申请的专利预测免疫治疗靶点的数据处理装置和计算机可读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：CN119785875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510278883.0，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权预测免疫治疗靶点的数据处理装置和计算机可读存储介质是由刘凤麟;程业翔设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测免疫治疗靶点的数据处理装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了生物信息学领域中预测免疫治疗靶点的数据处理装置和计算机可读存储介质。本发明所要解决的技术问题是如何预测肿瘤患者免疫治疗的靶点。本发明的计算机装置通过对免疫治疗有响应和无响应的受试者中差异的细胞亚群下基因的表达量作为预输入，以免疫治疗响应结果为输出训练模型，基于该模型获得输入特征重要性值排序得到第一模型输入特征，使用ShapleyValue解释模型中特征的重要性值并基于此排序得到得到第二模型输入特征，选择第一模型输入特征和第二模型输入特征的交集得到免疫治疗相关的潜在靶点。本发明可应用于开发和或制备疾病免疫治疗相关的产品或对患者进行分层的产品。

本发明授权预测免疫治疗靶点的数据处理装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如下步骤： S1数据接收：接收免疫治疗有响应受试者的单细胞测序数据中细胞亚群下基因的表达量M和免疫治疗无响应受试者的单细胞测序数据中细胞亚群下基因的表达量N； S2获取第一模型输入特征和第二模型输入特征：将所述表达量M和所述表达量N中有差异的细胞亚群下基因的表达量作为预输入特征，将免疫治疗响应结果作为输出，循环地采样所述预输入特征作为输入使用机器学习算法训练免疫治疗响应模型，根据所述免疫治疗响应模型获得所述预输入特征的重要性值P1，将所述重要性值P1由高到低进行排序，选择排序靠前的所述预输入特征得到第一模型输入特征；使用ShapleyValue或LIME方法计算所述预输入特征对所述免疫治疗响应模型的边际贡献率的平均值，得到所述预输入特征的重要性值P2，将所述重要性值P2由高到低进行排序，选择排序靠前的所述预输入特征得到第二模型输入特征； S3免疫治疗靶点获得：将所述第一模型输入特征和所述第二模型输入特征取交集，获得免疫治疗相关靶点； 所述免疫治疗有响应受试者和所述免疫治疗无响应受试者为肿瘤患者； 所述机器学习算法为随机森林； 输入特征通过多个阶段筛选获得，采样的特征数依阶段递减，每个阶段循环100次；在每次循环中，以如下式1计算每个特征的概率分布，并根据概率分布对特征进行采样训练模型； 式1； 式1中，为第个特征的平均重要值，所有的初始值均设为1；训练模型后，使用指数滑动平均法基于如下式2更新每个特征的平均重要性，得到每个特征的更新平均重要性值： 式2； 式2中，为第个特征的平均重要值，代表是否选择第个特征的指示变量，是第个特征在这次循环中模型的重要性值，α是衰减因子； 然后再基于每个特征的更新平均重要性值，计算每个特征的更新概率分布，并根据更新概率分布对特征再次进行采样训练模型。

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