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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种基于元分析构建基因调控网络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：CN116403650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310386770.3，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权一种基于元分析构建基因调控网络的方法是由梁潇;孙善文设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元分析构建基因调控网络的方法在说明书摘要公布了：一种基于元分析构建基因调控网络的方法，为了解决基因调控网络通过合并多个研究的数据扩大样本量，但不同研究数据之间并不完全是同质的，导致基因调控网络误差大，准确率低的问题，它包括对获取的每个转录组学基因表达数据集进行元分析，获得显著差异基因列表；根据转录组学基因表达数据所属的物种获取转录因子基因列表，根据转录因子基因列表和显著差异基因生成核心基因列表；计算每个核心基因与每个显著差异基因的皮尔逊相关系数，根据皮尔逊相关系数构建共表达网络；对共表达网络聚类，得到多个核心基因高相关的差异基因模块；结合生物学知识与结构方程模型，根据每个模块构建对应的基因调控网络。属于基因调控网络领域。

本发明授权一种基于元分析构建基因调控网络的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元分析构建基因调控网络的方法，其特征在于：它包括以下步骤： S1、在转录组数据库中获取若干个转录组学基因表达数据集及其对应的样本类别信息，样本类别信息为正常样本和异常样本，每个转录组学基因表达数据集均表现为一个基因表达矩阵，基因表达矩阵的每一行为一个基因，每一列为一个样本； S2、对每个基因表达矩阵进行元分析，获得跨数据集的显著差异基因列表： S21、计算每个基因表达矩阵中每个基因的效应值； S22、根据每个基因表达矩阵中每个基因的效应值，利用固定效应模型计算每个基因的组合效应值，并定义基因的筛选参数及筛选标准，对每个基因进行假设检验，得到对应的筛选参数值，根据筛选标准对基因进行筛选，得到筛选后的基因，以及筛选后的基因对应的多个基因表达矩阵； S23、将S22得到的多个基因表达矩阵按照列合并为一个矩阵，对合并后的矩阵中的样本进行自助抽样，得到自举样本，根据自举样本计算检验统计量D+，根据检验统计量D+获得每个基因的筛选参数值，利用筛选标准得到多个跨数据集的显著差异基因； S3、根据转录组学基因表达数据所属的物种获取对应的转录因子基因列表，根据转录因子基因列表和显著差异基因生成核心基因列表； S4、根据S23得到的自举样本计算核心基因列表中的每个核心基因与每个显著差异基因的皮尔逊相关系数，根据皮尔逊相关系数构建共表达网络，具体过程为： 将核心基因列表中的核心基因与显著差异基因两两之间进行皮尔森相关性分析，得到多个皮尔逊相关系数，再分别获得每个核心基因与每个显著差异基因表达水平之间的相关性值和显著性值，根据相关性值和显著性值得到核心基因与显著差异基因之间的共表达关系对，根据皮尔逊相关系数和共表达关系对构建一个共表达网络，共表达网络的节点为所有核心基因和与核心基因存在共表达关系对的显著差异基因，边为核心基因与显著差异基因的共表达关系对； S5、对S4获得的共表达网络进行聚类，得到多个核心基因高相关的差异基因模块； S6、结合生物学知识与结构方程模型，根据每个核心基因高相关的差异基因模块构建对应的基因调控网络，即每个核心基因高相关的差异基因模块对应一个基因调控网络，具体过程为： S61、使用R包graphtie的pathways函数，从通路数据库中获取多个已知的基因调控关系； 使用R包igraph，将多个基因调控关系转换成网络形式，得到先验调控网络，先验调控网络中一个节点代表一个基因，一条边代表两个基因之间的调控关系，将每条边作为一个调控关系对； S62、根据最短路径的标准，在先验调控网络中分别搜索每个核心基因高相关的差异基因模块内任意两个基因之间的调控关系对，并根据路径长度筛选每个核心基因高相关的差异基因模块内的调控关系对，得到每个核心基因高相关的差异基因模块对应的S1中所有样本特异性的有向无环图； 当最短路径长度=1或2时，则两个基因之间为调控关系对； S63、利用结构方程模型和S23得到的自举样本对S62中获得的有向无环图进行因果推理，生成每个核心基因高相关的差异基因模块对应的基因调控网络： 将有向无环图转换为结构方程模型，根据S231得到的基因表达矩阵，计算基因表达数据中调控关系对的显著性与因果效应，当每个调控关系对的显著性值0.05时为最终的调控关系对，保留调控关系对，否则，删除每个调控关系对，将保留的调控关系对生成基因调控网络，重复执行上述过程，得到每个核心基因高相关的差异基因模块对应的基因调控网络。

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