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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院军事医学研究院申请的专利基于少量基因的表达谱的药效预测方法、装置和试剂盒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：CN115905898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211278396.7，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于少量基因的表达谱的药效预测方法、装置和试剂盒是由周文霞;韩露;张永祥;刘港;罗丹;高圣乔;肖智勇;黄晏设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于少量基因的表达谱的药效预测方法、装置和试剂盒在说明书摘要公布了：一种基于少量基因的表达谱的药效预测方法、装置和试剂盒。用于药物预测的基因谱的筛选方法包括：利用L1000的公共数据中的978地标基因构建978×978的基因表达相关性矩阵；利用聚类方法将所述978个基因聚类为N类，在每一类聚类中挑选中心基因，即在同一聚类中与其他基因平均相关性最高的基因作为地标基因；其中，90≤N≤150。相比于L1000技术，本发明的方法减少了需检测的基因种类，且无需使用一种磁珠按比例检测两种基因，可有效降低检测成本，提高检测效率，适用于大规模化合物转录组数据采集；本发明预测准确率高，而检测成本却极大地降低。

本发明授权基于少量基因的表达谱的药效预测方法、装置和试剂盒在权利要求书中公布了：1.一种用于药物预测的基因谱的筛选方法，其特征在于，包括如下步骤： 利用L1000的公共数据中的978地标基因构建978×978的基因表达相关性矩阵； 利用聚类方法将所述978个基因聚类为N类，在每一类聚类中挑选中心基因，即在同一聚类中与其他基因平均相关性最高的基因作为地标基因；其中，90≤N≤150； 其中，所述中心基因的挑选是利用基因的共表达特性来筛选一个具有代表性的中心基因作为共表达基因的代表基因，从而构建一个去冗余特征的表达矩阵； 其中，筛选过程利用LR模型来建立并训练反映药物与药物的基因表达谱数据的评分之间关系的MOA预测模型，所述MOA预测模型为二分类模型，所述评分是指利用所述预测模型预测各个药物是否与建立预测模型的药物具有相同或者相似的药物作用机制的概率值；二值分类器训练集包括两个类样本：“正集”和“负集”，“正集”标签引用MedChemExpress库和药物重定位中心的药物MOA注释，“负集”选择低转录活性且没有MOA注释的化合物，并假设它们没有能够在转录组水平上反映的药物特性。

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