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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种用于基因调控网络预测的大模型训练方法及装置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：CN120278191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510775037.X，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种用于基因调控网络预测的大模型训练方法及装置是由李晓晨;刘扶芮;周伯文设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于基因调控网络预测的大模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种用于基因调控网络预测的大模型训练方法及装置，在构建的基因调控网络中，确定以各节点为中心的一跳子图，通过预设的图编码模型，分别获取所述子图、所述子图的正样本和所述子图的负样本的图嵌入特征，并基于图嵌入特征计算对比损失。然后，通过第一提示信息，使大模型学习所述子图的图嵌入特征和所述子图中各基因的文本嵌入特征之间的对应关系，并计算交叉熵损失。通过对比损失和交叉熵损失联合调整大模型参数。在本方法中，图编码模型得到的图嵌入特征所表征的图结构信息，迁移到大模型，使大模型根据学习到的基因调控网络的图结构信息与基因的文本描述信息之间的对应关系，进行联合推理，具备预测基因调控关系的能力。

本发明授权一种用于基因调控网络预测的大模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于基因调控网络预测的大模型训练方法，其特征在于，包括： 根据具有调控关系的基因对构建基因调控网络，所述基因调控网络中的节点表征基因，边表征基因之间的调控关系； 在所述基因调控网络中，分别确定以各基因的节点为中心的一跳子图； 对于每个子图，对该子图进行结构扰动，生成该子图的正样本和负样本； 通过预设的图编码模型，分别获取所述子图、所述子图的正样本和所述子图的负样本的图嵌入特征，并根据所述子图和正样本之间的图嵌入特征相似度和所述子图与负样本之间的图嵌入特征相似度得到对比损失； 对于每个子图，通过第一提示信息，使大模型学习所述子图的图嵌入特征和所述子图中各基因的文本嵌入特征之间的对应关系，并根据所述大模型输出的第一结果计算交叉熵损失，其中，所述文本嵌入特征通过对预先获取的基因的文本描述信息进行特征提取获得； 根据所述对比损失和所述交叉熵损失，调整所述大模型的参数； 获取样本基因对，将所述样本基因对和第二提示信息输入所述大模型，获取所述大模型输出的第二结果，所述第二提示信息用于指示所述大模型对输入的基因对是否存在调控关系做出预测； 根据所述第二结果和所述样本基因对的真实调控关系之间的差异，确定推理损失，并基于所述推理损失，再次调整所述大模型的参数。

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