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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种预测微生物群体感应基因丰度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：CN114842910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210484869.2，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权一种预测微生物群体感应基因丰度的方法是由曲媛媛;戴春晓;荆佳维;吴炜泽;陈卓;杨颖;赵博;谭佳;金延铭设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测微生物群体感应基因丰度的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种预测微生物群体感应基因丰度的方法，包括：S1、建立群体感应文献索引数据库；S2、建立群体感应序列数据库；S3、构建蛋白保守位点的隐马尔可夫模型；S4、统计基因对应的序列回收数量与基因回收率，构建标准化数据库；S5、预测微生物群体感应基因丰度；本发明利用隐马科尔夫模型预测微生物群体感应相关基因丰度方法，通过构建的数据库能够注释到微生物群落中更全面的群体感应相关基因，可进一步应用到环境样品中，对群体感应目标基因进行比对和注释，可评价目标蛋白的同源性比对及注释，进一步用于实际环境样本中，对目标基因进行同源性比对及注释、提供微生物群体感应信号产生，感应和淬灭能力的预测分析。

本发明授权一种预测微生物群体感应基因丰度的方法在权利要求书中公布了：1.一种预测微生物群体感应基因丰度的方法，其特征在于，包括以下步骤： S101、在第一数据库中获取群体感应相关的文献； S102、对所述群体感应相关的文献分类，形成以信号及对应基因的群体感应文献库，并获取群体感应基因相关的序列； 所述以信号及对应基因的群体感应文献库包括6种信号分子及与之相关的24种相关基因序列；所述基因序列包括与信号分子直接相关的合成酶、受体酶以及降解酶； S103、在第二数据库获取高确定性的序列； S104、合并所述群体感应基因相关的序列和所述高确定性的序列，去除重复序列，并按照“信号-基因大类-基因小类-序号”进行编号，再进行聚类分析，去除冗余序列，形成种子序列； S105、比对所述种子序列的蛋白保守位点，将保守序列构建出蛋白保守位点的隐马尔可夫模型； S106、将所述保守位点的隐马尔可夫模型在第三数据库中进行比对，按照E-value≥1e-5保留搜索得到的蛋白序列； S107、将S106中所述搜索得到的蛋白序列进行筛选，将注释中包含与群体感应相关的高度可信序列关键词的蛋白提取出来，构成高度可信序列数据库； 所述构成高度可信序列数据库包括根据搜索结果，用Seqkit软件提取NR数据库中序列，将所有序列进行合并构成群体感应序列数据库，命名为QSG数据库； S108、统计基因对应的序列回收数量与基因回收率，构建标准化数据库； 所述构建标准化数据库包括通过QSG数据库序列，用Hmmsearch程序将T值分别调整为20～300进行搜索；分别计算每一个基因对应的序列回收数量与基因回收率，取回收率大于70％且回收数量最好的T值为最优值，并将最优值写入隐马尔可夫模型中，将得到的文本利用cat命令合并，并利用Hmmpress程序将合并的模型构建标准化数据库； S109、对蛋白序列进行注释和比对；蛋白序列注释对比方法采用Diamond比对方法或Hmmer比对方法。

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