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龙图腾网获悉长春大学申请的专利基于麻雀搜索算法在GWAS数据中检测上位性的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：CN119108009B 。

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：202410884400.7，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权基于麻雀搜索算法在GWAS数据中检测上位性的方法是由孙立岩;边靖雯;辛翌;姜林青;郑琳宣设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于麻雀搜索算法在GWAS数据中检测上位性的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机科学、生物学技术领域，特别涉及一种基于麻雀搜索算法在GWAS数据中检测上位性的方法，包括载入GWAS数据，计算最大上位性阶数与列联表最大长度；初始化麻雀群体的位置；计算群体中麻雀的适应度；更新发现者的位置；更新追随者的位置；生成新的麻雀；在群体中筛选麻雀检测上位性；判断是否陷于局部最优；生成结果。上述方法能够全面评估与疾病状态相关的SNP组合，提升了分析深度；能够自动识别与疾病状态显著相关的上位性相互作用的阶数，更加符合实际需求；在迭代中基于SNP权重向量生成新的个体，并根据检测结果在每次迭代中更新SNP权重向量，引导群体的进化方向；解决了检测上位性相互作用时的假阳性问题。

本发明授权基于麻雀搜索算法在GWAS数据中检测上位性的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于麻雀搜索算法在GWAS数据中检测上位性的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、载入全基因组关联研究数据，计算最大上位性阶数mo与列联表最大长度ml； S2、初始化麻雀群体的位置；生成n个长度为mo的向量，代表群体中n只麻雀的位置； S3、计算群体中麻雀的适应度，包括K2、CE和Gini目标函数； S4、更新发现者的位置；将麻雀群体分为发现者与追随者，发现者相对于追随者在群体中具有更优的适应度； S5、更新追随者的位置； S6、生成新的麻雀； 首先在群体中随机选取n×sd只麻雀，对于每个被选中的麻雀a，如果它是当前群体中的最优麻雀，那么算法会根据pss向量存储的概率，从GWAS数据上的所有SNP中随机选取mo个SNP，形成一个新的位置向量即麻雀并将其纳入群体；如果a不是最优个体，算法将随机选择一个比a更优的发现者b，然后从a和b的位置向量中各自选取一半的SNP来组合成一个新的位置向量，并将这个新向量即麻雀加入到群体中； S7、在群体中筛选麻雀检测上位性；利用K2函数在mo阶SNP组合上检测2至mo阶的上位性相互作用； S8、判断是否陷于局部最优；通过分析群体中去重SNPs的比例来评估搜索过程是否达到局部最优； 判断是否陷于局部最优具体如下： 通过分析群体中去重SNPs的比例来评估搜索过程是否达到局部最优，如果到达了局部最优，则移除掉群体中排名最靠前的n×sd个麻雀，否则，移除群体中排名最靠后的n×sd个麻雀，计算式如下： ； 其中，spasChaos指标用于判断群体是否达到局部最优状态，如果spasChaosthresholdSpasChaos，认为群体已经陷入局部最优的状态；thresholdSpasChaos是算法运行的参数之一，可以由用户指定，默认值是0.6；n代表群体中麻雀的数量，mo是最大上位性阶数； S9、生成结果。

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