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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于对抗迁移学习的单细胞药物因果基因的发现方法及系统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：CN119446281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510045085.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于对抗迁移学习的单细胞药物因果基因的发现方法及系统是由杨帆;薛付忠;张华伟;李霞;仲海;吴昊;梁成;张庆科;许兴周;靳志明设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗迁移学习的单细胞药物因果基因的发现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对抗迁移学习的单细胞药物因果基因的发现方法及系统，涉及药物敏感性预测技术领域，包括：获取源域数据集和目标域数据集，构建对抗迁移模型，根据源域数据集和目标域数据集训练优化对抗迁移模型，并得到单细胞药物敏感性预测结果；对单细胞基因表达数据进行建模，结合k紧邻匹配算法与单细胞药物敏感性预测结果，得到反事实值，进而计算混杂效应和差异效应；基于混杂效应和差异效应计算因果效应，并筛选出单细胞药物的因果基因。本发明一方面解决了单细胞分析中缺乏药物敏感性标注数据的关键问题，另一方面成功发现了因果基因，为深入理解药物作用机制提供了重要线索。

本发明授权基于对抗迁移学习的单细胞药物因果基因的发现方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于对抗迁移学习的单细胞药物因果基因的发现方法，其特征在于，包括：获取源域数据集，包括细胞系基因表达数据和药物敏感性标签，获取目标域数据集，包括单细胞基因表达数据；构建包括源分类模型和目标域判别器的对抗迁移模型，其中所述源分类模型根据输入的源域数据集输出细胞系的药物敏感性预测结果，所述目标域判别器用于判断域类别；根据源域数据集和目标域数据集训练优化所述对抗迁移模型，根据训练优化后的对抗迁移模型得到单细胞药物敏感性预测结果；所述源分类模型通过最小化分类损失进行优化，并通过分层等式约束源分类模型，最小化分类损失的公式为： =-；其中，为细胞系基因表达数据，为药物敏感性标签，K为类别数，为细胞系基因表达数据的映射；使用k紧邻匹配算法在不同的单细胞药物敏感性预测结果中找到匹配的细胞，通过泊松回归估计潜在结果，得到单细胞基因表达数据的反事实值；根据单细胞基因表达数据和单细胞基因表达数据的反事实值，使用变分贝叶斯推断交替更新模型参数的后验分布直至收敛，得到混杂效应；固定混杂效应为其后验均值，计算得到差异效应；基于混杂效应和差异效应计算因果效应，并筛选出单细胞药物的因果基因；所述得到混杂效应和得到差异效应的具体方法为：首先构建第一似然函数：；其中，为混杂效应；使用变分贝叶斯推断交替更新模型参数的后验分布直至收敛，得到：；；固定混杂效应为其后验均值，通过构建第二似然函数：，其中为差异效应，再计算差异效应的期望：，最后通过得到差异效应。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区二环东路12550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”。