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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于混合专家模型的miRNA-疾病关系预测方法、系统、模型及存储介质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：CN121215042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511333963.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于混合专家模型的miRNA-疾病关系预测方法、系统、模型及存储介质是由许鹏;谭艳玲;周驰;刘文斌;方刚;陈智华;石晓龙设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合专家模型的miRNA-疾病关系预测方法、系统、模型及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于混合专家模型的miRNA‑疾病关系预测方法、系统、模型及存储介质，所述方法包括：获取待预测的miRNA‑疾病的多组学数据的miRNA‑疾病关联矩阵，miRNA相似性矩阵以及疾病相似性矩阵；并构建miRNA‑疾病异构图，miRNA同构子图及疾病同构子图，并将融合成多模态生物图谱网络；将融合网络输入预先训练的门控混合多专家网络模型，输出待预测miRNA‑疾病对的关联概率，门控混合多专家网络模型包括多个专家网络、门控网络及输出层。本申请采用门控机制调整各专家的权重进行miRNA‑疾病预测，在小规模数据集上保持较高预测精度，具有可迁移性与轻量化优势。

本发明授权基于混合专家模型的miRNA-疾病关系预测方法、系统、模型及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家模型的miRNA-疾病关系预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据待预测的miRNA-疾病的多组学数据，获取miRNA-疾病关联矩阵，miRNA相似性矩阵以及疾病相似性矩阵，其中，miRNA-疾病关联矩阵包含已知miRNA-疾病关联和未知miRNA-疾病关联； 根据miRNA-疾病关联矩阵、miRNA相似性矩阵以及疾病相似性矩阵分别构建miRNA-疾病异构图，miRNA同构子图及疾病同构子图，并将三个图融合成多模态生物图谱网络； 将多模态生物图谱网络输入预先训练的门控混合多专家网络模型，输出待预测miRNA-疾病对的关联概率，其中，所述门控混合多专家网络模型包括：多个结构互异的专家网络，用于从不同特征视角对所述多模态生物图谱网络进行特征提取并生成节点嵌入；门控网络，用于根据嵌入特征动态计算各专家网络的权重，并依据权重选择Top-M个专家网络；输出层，用于对所选专家网络生成的节点嵌入进行融合后进行处理以输出预测结果； 所述门控混合多专家网络模型训练过程包括： 根据miRNA-疾病关联数据集，构造miRNA与疾病关联矩阵； 根据关联矩阵分别计算miRNA与疾病的高斯相似矩阵，根据miRNA-疾病关联数据集中miRNA的功能信息与疾病的语义信息，分别计算miRNA功能相似性和疾病语义相似性； 将miRNA高斯相似性矩阵和miRNA功能相似性矩阵加权整合，其整合矩阵的行向量作为miRNA的初始特征向量，疾病高斯相似性矩阵内和疾病语义相似性矩阵加权整合，其整合矩阵的行向量作为疾病的初始特征向量； 将miRNA与疾病的关联矩阵中已知关联的miRNA–疾病作为正样本，从未知关联关系的miRNA–疾病中通过硬负采样提取负样本，构成带标签的训练样本集，其中，负样本为与正样本在特征或拓扑结构上更相似的样本； 使用已知关联的正样本作为边，结合miRNA整合后的相似度矩阵、疾病整合后的相似度矩阵及miRNA与疾病的已知关联关系分别构建miRNA同构子图、疾病同构子图与miRNA-疾病异构图，并融合为多模态生物图谱网络； 将融合的多模态生物图谱网络以及miRNA与疾病节点的初始特征输入待训练的门控混合多专家网络模型，训练得到门控混合多专家网络模型。

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