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龙图腾网获悉泰州鑫联诚润生物技术有限公司申请的专利基于多尺度图卷积的宫颈癌基因调控网络解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：CN120260691B 。

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：202510337521.4，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于多尺度图卷积的宫颈癌基因调控网络解析方法是由刘嘉鑫;张丽;阙星桧;倪沐慧子;周姚希设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度图卷积的宫颈癌基因调控网络解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度图卷积的宫颈癌基因调控网络解析方法，S1.构建多模态生物数据集；S2.基于多模态生物数据集构建初始宫颈癌基因调控网络；S3.利用改进多尺度图卷积网络对初始宫颈癌基因调控网络进行特征提取；S4.采用斑马优化算法对改进多尺度图卷积网络的网络结构、图卷积核权重及超参数进行全局与局部搜索优化，获得优化后的改进多尺度图卷积网络模型；S5.生成高置信度宫颈癌基因调控网络；S6.结合公共数据库对宫颈癌关键驱动基因在宫颈癌中的生物学意义进行验证，实现对宫颈癌基因调控网络的解析。本发明有助于提高基因调控网络的准确性和生物学可信度，为宫颈癌的早期诊断和个性化治疗提供理论支撑。

本发明授权基于多尺度图卷积的宫颈癌基因调控网络解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度图卷积的宫颈癌基因调控网络解析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集与宫颈癌相关的基因表达数据、转录因子结合数据和表观遗传数据，并进行预处理，构建多模态生物数据集； S2.基于多模态生物数据集构建初始宫颈癌基因调控网络； 所述步骤S2具体包括： S21.依据最终多模态生物数据集构建宫颈癌基因调控网络的节点集合V，其中每个基因作为节点，定义基因节点集合V； S22.计算基因间的关联性，依据基因表达数据计算基因间的皮尔逊相关系数Ri,j作为基因表达相关性度量： ； 其中，表示基因在样本k中的表达值，为基因在所有样本中的平均表达值，m为样本总数； S23.计算基因间的调控关系权重Wi,j，融合转录因子结合数据和表观遗传数据，采用线性组合方式定义基因调控关系权重： ； 其中，,,分别为基因表达数据、转录因子结合数据、表观遗传调控数据对基因调控关系影响的加权参数； S24.根据基因调控关系权重Wi,j构建宫颈癌基因调控网络的调控关系集合E： ； 其中，为设定的调控关系阈值，若Wi,j超过阈值，则在宫颈癌基因调控网络中添加边以表示基因和基因之间的调控关系； S25.采用邻接矩阵A形式表示宫颈癌基因调控网络，其中矩阵元素定义如下： ； 其中，Ai,j表示基因与基因之间的调控关系权重； S26.初始宫颈癌基因调控网络表示为： G=V,E,A； S3.利用改进多尺度图卷积网络对初始宫颈癌基因调控网络进行特征提取，并将所述各尺度的特征进行融合以生成多尺度融合特征； 所述步骤S3具体包括： S31.基于初始宫颈癌基因调控网络G对邻接矩阵A进行多尺度扩展，引入动态权重归一化策略，构造适用于不同尺度特征提取的加权邻接矩阵： ； 其中，表示邻接矩阵的s阶传播矩阵，S为最大传播阶数，为学习得到的不同尺度传播权重； S32.采用可变尺度核大小的自适应卷积操作动态调整不同尺度的感受野，定义多尺度卷积核参数矩阵，使其在不同尺度上适配不同范围的特征传播： ； 其中，为第l层的基因特征矩阵，为多尺度加权度矩阵，为多尺度加权邻接矩阵，为非线性激活函数； S33.基于不同尺度的图卷积计算构建局部动态感受野特征和全局传播特征： ； ； 其中，和分别表示局部与全局的特征矩阵，与分别表示局部与全局的权重参数，为全局基因调控传播矩阵，为全局度矩阵；S34.引入节点级自适应注意力机制，将局部动态感受野特征和全局传播特征进行融合，对每个基因节点计算注意力权重，用于自适应加权融合两种尺度的特征： 其中，表示向量级联操作，为自适应注意力权重矩阵，分别表示局部和全局图卷积网络的层数，为节点在宫颈癌基因调控网络中的邻域节点集合，通过Softmax归一化计算，使其权重适应不同基因节点在局部和全局特征中的重要性； S4.将多尺度融合特征及改进多尺度图卷积网络的训练参数作为输入，采用斑马优化算法对改进多尺度图卷积网络的网络结构、图卷积核权重及超参数进行全局与局部搜索优化，获得优化后的改进多尺度图卷积网络模型； S5.利用优化后的改进多尺度图卷积网络模型对宫颈癌基因调控网络中的未知基因调控关系进行推理，生成基因调控关系推理结果，并对所述推理结果进行置信度评估，并生成高置信度宫颈癌基因调控网络； S6.结合公共数据库对宫颈癌关键驱动基因在宫颈癌中的生物学意义进行验证，实现对宫颈癌基因调控网络的解析。

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