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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于知识意识学习下的miRNA—疾病的关系预测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：CN116959584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310944945.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于知识意识学习下的miRNA—疾病的关系预测方法是由何强;乔伟;赵欣怡;李超;王兴伟;黄敏;马连博;滕月阳设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识意识学习下的miRNA—疾病的关系预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识意识学习下的miRNA—疾病的关系预测方法，涉及生物信息技术领域。该方法首先构建miRNA—疾病关系网络和对应的知识图谱；并根据知识图谱构造知识流通池，使知识流通池中包含有不同节点在不同层次下的知识聚合信息，用来获取不同节点在特定聚合范围内节点的表示；再将关系网络中的疾病和miRNA节点的特征信息和知识流通池中获取到的特征信息投影到相同的向量空间中，并进行深度的融合后送入图卷积神经网络中进行训练和学习，得到关系网络中节点的最终嵌入表示；最后将从图卷积神经网络中得到的节点嵌入表示输入线性解码器，重构关系网络的链路；并通过计算关系网络的MSE函数损失，将关系网络在端到端的训练方式下进行训练。

本发明授权基于知识意识学习下的miRNA—疾病的关系预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识意识学习下的miRNA—疾病的关系预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：构建miRNA—疾病关系网络和对应的知识图谱； 步骤2：根据miRNA—疾病关系网络对应的知识图谱构造知识流通池，使知识流通池中包含有不同节点在不同层次下的知识聚合信息，用来获取不同节点在特定聚合范围内节点的聚合信息表示； 步骤3：将miRNA—疾病关系网络中的疾病和miRNA节点的特征信息和知识流通池中获取到的miRNA和疾病的特征信息投影到相同的向量空间中，并进行深度的融合； 步骤4：将融合后的miRNA和疾病节点的特征表示送入图卷积神经网络中进行训练和学习，得到miRNA—疾病关系网络中节点的最终嵌入表示； 步骤5：将从图卷积神经网络中得到的节点嵌入表示输入线性解码器，重构miRNA—疾病关系网络的链路； 步骤6：通过计算miRNA—疾病关系网络的MSE函数损失，将miRNA—疾病关系网络在端到端的训练方式下进行训练； 所述步骤2包括： 步骤2.1：根据知识图谱构造知识流通池； 在给定miRNA—疾病交互的矩阵MD中和知识图谱G中，构建基于疾病和miRNA的知识流 通池；在知识图谱中假设以疾病为头部节点，miRNA节点便为第一层知识流通池中的尾部节 点；知识流通池是包含从头部节点开始不断在知识图谱中扩展下的全部信息集合；在知识 流通池中，对于疾病d，以d为头部节点下不同层次下的疾病与miRNA交互信息是沿着知识图 谱中头部节点开始向外不同层延伸的交互信息集合；将疾病d在知识流通池中第k层 miRNA—疾病的交互的集合定义为： 其中，h代表在知识池聚合过程中第k层交互中的miRNA或者疾病节点，，H 代表知识流通池中的总层数，r代表知识图谱中miRNA—疾病节点的作用类型，t代表与h相 对应的尾部节点； 疾病在知识图谱下的第k层交互集合定义为从开始的知识三元组集； 因此，在构建完成的知识流通池中就包含了miRNA—疾病数据集中所有节点为头节点下，不同联合类型的miRNA和疾病节点在不同知识流通池的交互层下miRNA和疾病的交互信息延伸。

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