一种融合多组学数据的网络标志物识别方法
发明专利本发明公开了一种融合多组学数据的网络标志物识别方法，该方法同时融合全基因组数据(单核苷酸多态性)、转录组(基因表达谱数据)以及蛋白组(蛋白质相互作用网络数据)，能够比较正常组与患者组之间基因相互作用网络的差异以识别网络标志物，这些网络标志物可能包含了潜在的致病基因。为验证该方法的有效性，将其应用识别阿尔茨海默症不同疾病进展期的网络标志物，结果表明该方法所提取的网络标志物具有较好的样本区分能力。
《一种融合多组学数据的网络标志物识别方法》是一发明专利，专利号为 2022105249689，当前法律状态为已下证，由华东交通大学提出申请，发明人为李雄;冯轩;周娟;刘立月;刘翔宇，申请日期为2022-05-13，公开（公告）日期为2022-09-06，国际专利分类号（IPC）为 G16B20/20(2019.01)I;G16B5/00(2019.01)I;G16B20/40(2019.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：生物信息学 多组学数据融合 生物分子网络标志物识别 基因组学 转录组学 蛋白质组 生物分子网络分析 疾病标志物挖掘 阿尔茨海默病研究 老年病研究 基因调控网络。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种融合多组学数据的网络标志物识别方法，该方法同时融合全基因组数据(单核苷酸多态性)、转录组(基因表达谱数据)以及蛋白组(蛋白质相互作用网络数据)，能够比较正常组与患者组之间基因相互作用网络的差异以识别网络标志物，这些网络标志物可能包含了潜在的致病基因。为验证该方法的有效性，将其应用识别阿尔茨海默症不同疾病进展期的网络标志物，结果表明该方法所提取的网络标志物具有较好的样本区分能力。
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