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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于马尔科夫模型的噬菌体分类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：CN116013417B 。

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：202211639837.1，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于马尔科夫模型的噬菌体分类的方法是由彭友松;卢聪毓设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于马尔科夫模型的噬菌体分类的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于马尔科夫模型的噬菌体分类的方法，以科层级为例，对某个科构建的马尔科夫模型，计算该模型与其他科的病毒基因组的对数似然值LL，使用这些LL值拟合高斯分布的均值和方差从而得到该模型的对数似然值LL的高斯分布。在应用时，针对未分类的基因组得到LL值后，依据模型的高斯分布计算得到P值。后续可以根据P值划定可信度门槛。本发明不仅对较短的基因组片段如几千碱基对长度进行更准确的分类学分类指定，而且对与已知病毒基因组同源性较低的基因组片段预测指定准确的分类学分类。

本发明授权基于马尔科夫模型的噬菌体分类的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于马尔科夫模型的噬菌体分类的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.将NCBI噬菌体基因组使用Prodigal翻译成蛋白质序列，建立蛋白质库T； S2.取所述蛋白质库T的蛋白质序列，计算长度为k的肽段肽段状态下相邻的下一个氨基酸Nxk+1的条件概率；Nx1...Nxk为长度为肽段x1...xk在蛋白库T中的数量，Nx1...Nxk+1为长度为肽段x1...xk+1在蛋白库T中的数量，得到k阶马尔科夫模型的状态转移概率矩阵，α为可以调整的伪计数，见式1 将未分类基因组使用Prodigal翻译成蛋白质，获得未分类基因组的蛋白质序列V＝y1...yN，根据式1计算所述未分类基因组的蛋白质序列与蛋白质库T的对数似然值LL，yi+k为起点为i时的k长度的肽段，yi+k-1为起点为i时的k-1长度的肽段，将这两个肽段代入1式中得到的状态转移概率矩阵PT，然后对未分类基因组的蛋白质序列V得到的所有概率值取Log累加后取均值得到对数似然值LL，见式2 将所述LL拟合高斯分布的均值和方差，获得所述马尔科夫模型的LL的高斯分布和P值； S3.所述LL得分最高所对应马尔科夫模型的基因组即为预测的噬菌体基因组。

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