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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利多模态临界边生物标志物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：CN117292755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310998740.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权多模态临界边生物标志物识别方法是由李霞;郭伟峰;孙泽宁;李宗玮;曾涛;梁静;程涵设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态临界边生物标志物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态临界边生物标志物识别方法，将个体癌症病人看作动态网络系统，结合动态网络理生物标志物理论以及多模态进化算法，在MMPDNB模型的基础上利用受限波尔兹曼机进行隐空间搜索，是一个新的多模态PDENB识别的模型。首先，构建癌症个体病人的PEN；然后，设计优化目标函数；最后利用多模态优化算法寻找PDENB集。本发明不仅可推动驱动PDENB识别问题的数学模型和算法设计等研究，而且有助于理解癌症个体异质性、实现癌症个体病人的早期诊断和治疗。

本发明授权多模态临界边生物标志物识别方法在权利要求书中公布了：1.多模态临界边生物标志物识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，构建癌症个体病人的PEN，包括以下步骤： S11，由癌症个体病人正常样本和肿瘤样本的基因表达数据和参考样本正常组织的基因表达数据以及体细胞突变数据，使用配对单样本网络构建PGIN； S12，选择PGIN中相关性强的基因对作为候选边来构建PEN；将选取基因间大于整个网络平均的基因作为候选基因对来构建边缘网络； S13，计算在PGIN中存在连接的候选基因对之间的个体化高阶皮尔逊相关系数Personalizedhigh-orderPearsonCorrelationCoefficient，： ； ； 其中，是单样本高阶皮尔逊相关系数，是基因在参考样本上的表达高阶平均值，是基因在参考样本上的表达高阶方差；是正常组织的单样本高阶皮尔逊相关系数，是肿瘤组织的单样本高阶皮尔逊相关系数； S14，将候选基因对作为边网络中的“节点”，候选基因对间的作为边网络中的“边”来构建癌症个体病人在不同癌症阶段的PEN； S2，设计优化目标函数； S3，利用多模态优化算法寻找PDENB集； 所述多模态优化算法为： S31，使用与MMPDNB相同的种群初始化策略从PEN中随机生成一个大小为的初始种群； S32，进行迭代优化； S33，输出癌症个体的一组PDENB。

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