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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于网络传播的个性化癌症驱动基因识别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：CN116721702B 。

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：202310671340.6，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于网络传播的个性化癌症驱动基因识别方法是由黄晓太;王松设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络传播的个性化癌症驱动基因识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于网络传播的个性化癌症驱动基因识别方法，实现步骤为：获取癌症驱动基因识别的相关数据；对异常基因组学数据进行数据融合；构建群体的癌症基因调控网络；构建个性化的癌症基因调控网络；计算节点对的影响力得分；通过网络传播过程获取个性化癌症驱动基因识别结果。本发明在构建个性化的癌症基因调控网络时，针对每个患者的每对基因之间的相互作用进行统计分析，避免了现有技术因单个基因表达异常而造成网络模型的偏差；且在网络传播的过程中，整合了多种基因组学数据和网络中的拓扑信息，提高了网络模型中信息的丰度，有效提高了识别个性化驱动基因的准确率。

本发明授权基于网络传播的个性化癌症驱动基因识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络传播的个性化癌症驱动基因识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取癌症驱动基因识别的相关数据： 获取包括C个癌症类型的G个基因组学数据和L条基因互作数据DGGI，每个基因组学数据包括由P个mRNATF类型的基因和Q个miRNA型的基因组成的N个基因，和由T个患病样本和O个正常样本组成的S个样本，每个基因包括大小为1×S的基因表达数据拷贝数变异数据和体细胞突变数据并对每个基因组学数据进行预处理，得到异常基因组学数据，包括C个癌症类型的所有样本大小为N×1的异常基因表达数据及其对应的每个患病样本的异常基因表达数据异常拷贝数变异数据及其对应的每个患病样本的异常拷贝数变异数据异常体细胞突变数据及其对应的每个患病样本的异常体细胞突变数据其中，C≥1，G≥3，L≥1，N≥2，T≥1，O≥1，S≥2； 2对异常基因组学数据进行数据融合： 对异常基因组学数据中所有样本的异常基因表达数据异常拷贝数变异数据和异常体细胞突变数据进行数据融合，得到所有样本的N个基因的权重WN，同时对对应的每个患病样本的异常基因表达数据对应的每个患病样本的异常拷贝数变异数据以及对应的每个患病样本的异常体细胞突变数据进行数据融合，得到每个患病样本的N个基因的权重WN′； 3构建群体的癌症基因调控网络： 构建以权重为Wn的基因为节点，以每两个节点的相互作用的权重为Wij的基因互作数据为边的共包含N个节点和E条边的群体的癌症基因调控网络； 4构建个性化的癌症基因调控网络： 根据每对基因的散点图构建元素值为PSMij的维度为N×N的特异性矩阵PSM，并通过PSM和群体癌症基因调控网络的邻接矩阵A计算每个患病样本的个性化的癌症基因调控网络的邻接矩阵A′，然后构建以邻接矩阵A′中存在相互作用的权重为Wv′的V个基因为节点，以存在相互作用的权重为Wlk的H个基因对为边的个性化的癌症基因调控网络，其中V≤N，H≤E； 5计算节点对的影响力得分ηkl： 根据个性化的癌症基因调控网络中边的权重Wlk计算第l个节点到第k个节点的网络传播概率Plk，并基于Plk计算第k个节点传递给第l个节点的影响力得分ηkl： 其中，表示个性化的癌症基因调控网络中第l个节点的入度；φl表示在个性化的癌症基因调控网络中以第l个节点为终点的所有直接相连边的节点集合；Σ表示求和符号；表示在个性化的癌症基因调控网络中以第l个节点为终点的所有直接相连边的权重之和不等于0；α表示阻尼因子；Π表示求积符号；rl＜rk表示只计算排在第l个节点之后的所有节点； 6获取个性化癌症驱动基因识别结果： 6a初始化迭代次数为t，最大迭代次数为T，个性化的癌症基因调控网络中第l个节点的权重为Ul，所有节点权重从大到小排序后得到的排名向量为r0，初始排名向量r，并令t＝0，Ul＝Wl′，r＝r0； 6b根据个性化的癌症基因调控网络中节点对的影响力得分ηkl、网络中节点的权重Ul和排名向量r对权重Ul进行更新，并按照从大到小的顺序将所有节点更新后的权重排列为排名向量r′，其中Ul的更新结果为Ul′； 6c判断排名向量r与排名向量r′是否相同，或t＝T是否成立，若是，选取r′中数值最大的前K个基因权重对应的基因作为个性化癌症驱动基因识别结果，否则令Ul＝Ul′，r＝r′，t＝t+1，并执行步骤6b。

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