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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利基因调控网络的预测模型生成方法、装置、服务器和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：CN119649894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510164703.6，技术领域涉及：G16B5/30；该发明授权基因调控网络的预测模型生成方法、装置、服务器和介质是由童浩南;张闯设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基因调控网络的预测模型生成方法、装置、服务器和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基因调控网络的预测模型生成方法、装置、服务器和介质，涉及计算机技术领域，通过基因表达矩阵编码器捕捉基因表达时间序列中不同时间点的基因活性变化得到全局基因表达特征，通过文本编码器解析基因表达模式与文本语义间的对应关系，通过对比学习的方法，将多时间点基因表达特征数据与生物学文本特征数据进行对齐，通过余弦衰退学习率调度机制逐步平滑降低学习率，确保模型更接近全局最优解，通过基因调控网络的预测模型实现多时间点基因表达数据与生物学文本描述之间的关联性建模，提高了统计模型的精度和泛化能力。

本发明授权基因调控网络的预测模型生成方法、装置、服务器和介质在权利要求书中公布了：1.一种基因调控网络的预测模型生成方法，其特征在于，包括： 获取基因表达时间序列； 将所述基因表达时间序列输入基因表达矩阵编码器，以输出全局基因表达特征； 获取生物学文本数据； 将所述生物学文本数据输入文本编码器，以输出全局文本特征； 将所述全局基因表达特征与所述全局文本特征进行对齐，得到对比损失； 根据所述对比损失优化预测模型，以生成优化后的预测模型； 通过余弦衰退学习率调度机制，训练所述优化后的预测模型，以生成训练后的预测模型； 所述将所述全局基因表达特征与所述全局文本特征进行对齐，得到对比损失，包括： 根据所述全局基因表达特征和所述全局文本特征计算特征向量的相似度； 根据所述特征向量的相似度计算所述全局基因表达特征中每个基因表达特征与文本特征的对比损失，得到基因表达到文本的损失函数； 根据所述特征向量的相似度计算所述全局文本特征中每个文本特征与基因表达特征的对比损失，得到文本到基因表达的损失函数； 根据所述基因表达到文本的损失函数和所述文本到基因表达的损失函数，计算生成对比损失； 所述通过余弦衰退学习率调度机制，训练所述优化后的预测模型，以生成训练后的预测模型，包括： 获取所述优化后的预测模型的初始学习率； 根据设定的迭代次数和所述初始学习率计算迭代后的学习率； 根据所述迭代后的学习率训练所述优化后的预测模型，以生成训练后的预测模型。

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