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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种基于多表型的基因型与表型关联分析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：CN116705149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310572193.7，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于多表型的基因型与表型关联分析方法是由郭新鹏;李松;宋亚飞;史文杰;雷晓莉;尚学群设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多表型的基因型与表型关联分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多表型的基因型与表型关联分析方法，属于生物信息学技术领域，利用统计数据建立SNP‑基因‑表型三层网络探索基因型与表型通路关系，三层网络构建过程中考虑了基因与基因、表型与表型等组学间的内部的关联关系，更加符合生物实际；解决了临床数据难以获得而无法预测SNP与表型关联关系的问题；分析了SNP‑基因‑表型不同组学层间的生物通路关联关系。通过对各类数据库数据的分析发现，各数据库中组学内部关联关系存在定量值，而组学间关联关系一般只有定性值，即有关联为1，无关联为0，通过三层模型的建立，可以利用组学内部定量值和组间关系定性值预测关键关联基因并计算各层间通路关系得分，以此分析SNP‑基因‑表型间通路关系。

本发明授权一种基于多表型的基因型与表型关联分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多表型的基因型与表型关联分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立SNP-基因-表型三层网络模型； 步骤2：将SNP-基因-表型三层网络模型分为两个双层网络，分别计算双层网络的层间权重，通过超参将两个双层网络的权重进行结合，得到最终的权重得分，并以此作为通路得分； 步骤3：在步骤2计算结果的基础建立横坐标为SNP与表型关联关系，纵坐标为基因的通路关系矩阵； 步骤4：再结合各个公共数据库中已经证实的关联关系验证上述通路关系的可靠性； 步骤1中SNP-基因-表型三层网络模型包括： 第一层为SNP层， 第二层为基因表达层，基因层层内关系使用PPI网络进行映射，SNP与基因的层间关联关系通过eQTL数据体现，通过该数据构建上两层双层网络； 第三层为表型层，包含表型层内关系、以及与表型相关的基因关联数据，则通过该数据构建下两层双层网络； 步骤2中上两层双层网络仅包含基因层的层内关系和SNP层与基因层的层间关系，求解上两层双层网络的层间权重的时候，先采用PBMDA算法求解层间关系值，并以此作为RWR算法的边权重初始值完成上两层双层网络层间权重求解； 下两层双层网络采用CIPHER算法+RWR算法计算得到双层网络的层间权重，先采用CIPHER算法求解层间关系值，并以此作为RWR算法的边权重初始值完成下两层双层网络层间权重求解。

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