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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于回归模型融合多组学检测TF-mRNA调控关系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：CN116913392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310911493.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于回归模型融合多组学检测TF-mRNA调控关系的方法是由周丰丰;唐思源;宋晓楠设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于回归模型融合多组学检测TF-mRNA调控关系的方法在说明书摘要公布了：本发明适用于生物信息检测技术领域，提供了基于回归模型融合多组学检测TF‑mRNA调控关系的方法，包括以下步骤：步骤S1、数据处理和融合；步骤S2、构建MIMO模型；步骤S3、构造mqTrans特征；步骤S4、训练模型；步骤S5、使用独立验证集检验标志物有效性。本发明融合多个组学数据，构建更准确、更稳定的转录调控关系网络；基于回归模型定量描述TF和mRNA之间的转录调控关系，借助神经网络的激活函数可以实现非线性回归拟合，更适合生物医学数据的特点，较传统的统计分析效果更好；构造mqTrans特征，可以定量刻画基因在不同组别中转录调控关系发生的变化，找到暗标志物。

本发明授权基于回归模型融合多组学检测TF-mRNA调控关系的方法在权利要求书中公布了：1.基于回归模型融合多组学检测TF-mRNA调控关系的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、数据处理和融合：从TCGA数据库中下载甲基化组学数据和转录组学数据，经过整合处理后得到DNA甲基化表达值、lncRNA表达值、TF表达值和mRNA表达值；从GEO数据库中下载同属于一个芯片平台的甲基化组学和转录组学数据，整理后得到DNA甲基化表达值、lncRNA表达值、TF表达值和mRNA表达值；对于每种数据类型进行预处理，把DNA甲基化和lncRNA作为特征融合进TF，最后组合成TF-Synthesis和mRNA的表达量； 步骤S2、构建MIMO模型：经过步骤S1后得到TF-Synthesis矩阵和mRNA矩阵，TF-Synthesis矩阵的大小为ND，mRNA的矩阵大小为MD，其中N为TF-Synthesis矩阵的特征数量，M为mRNA矩阵的特征数量，D为数据集中的样本数量；将TF-Synthesis作为回归模型的输入，mRNA矩阵作为回归模型的输出，使用基于机器学习或深度学习的模型构建N对M的MIMO回归模型； 步骤S3、构造mqTrans特征； 步骤S4、训练模型：回归模型在训练集上拟合TF-Synthesis和mRNA之间的转录调控关系，通过拟合好的回归模型，用测试集的TF-Synthesis表达矩阵预测mRNA表达矩阵，得到预测表达矩阵后，结合测试集真实的mRNA表达矩阵求出每个基因对应的mqTrans值，通过mqTrans值的大小观察转录调控关系在两组样本中发生的改变程度，改变显著的基因作为疾病标志物候选； 步骤S5、使用独立验证集检验标志物有效性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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