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龙图腾网获悉中国农业科学院作物科学研究所;三亚中国农业科学院国家南繁研究院申请的专利一种基于大语言模型的转录组注释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：CN120356514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510817866.X，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于大语言模型的转录组注释方法及系统是由李慧慧;陈守坤;黄章平;高尚设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的转录组注释方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信息学与计算生物学交叉领域，揭露了一种基于大语言模型的转录组注释方法及系统，包括：将单细胞空间坐标与基因表达值融合为伪图像模态数据，提取伪图像模态数据的空间拓扑特征；将空间拓扑特征与预设的医疗数据库之间进行跨模态对齐，分析跨模态嵌入向量的细胞类型概率；构建功能描述文本的功能语义空间，将非模式物种投影至功能语义空间中；计算基因表达嵌入与参考物种的同源基因之间的语义相似度，利用大语言模型将基因表达嵌入转换为语义映射关系。本发明通过减少单细胞空间转录组注释中面临空间拓扑建模粗放、跨模态对齐精度低、非模式物种注释受限及语义映射僵化等核心问题。

本发明授权一种基于大语言模型的转录组注释方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的转录组注释方法，其特征在于，所述方法包括： 将单细胞空间坐标与基因表达值融合为伪图像模态数据，提取所述伪图像模态数据的空间拓扑特征； 将所述空间拓扑特征与预设的医疗数据库之间进行跨模态对齐，得到对齐后的跨模态嵌入向量，分析所述跨模态嵌入向量对应的细胞类型概率； 收集UniProtKB中全物种蛋白的功能描述文本，构建所述功能描述文本的功能语义空间，将非模式物种投影至所述功能语义空间中，得到所述功能语义空间的基因表达嵌入； 计算所述基因表达嵌入与参考物种的同源基因之间的语义相似度，基于所述语义相似度，利用大语言模型将所述基因表达嵌入转换为语义映射关系； 利用所述细胞类型概率与所述语义映射关系确定转录组注释结果； 所述提取所述伪图像模态数据的空间拓扑特征，包括： 将所述伪图像模态数据中的像素点构成的网格空间转换为立方体复形； 利用像素值构建所述立方体复形的过滤模型； 基于所述过滤模型，确定所述像素点的过滤值； 基于所述过滤值，将所述像素点从低到高排序，得到子复形； 计算不同过滤值下所述子复形的同调群，所述同调群包括连通性、孔洞数及空腔数； 记录所述拓扑特征发生生成时的生成过滤值与发生消亡时的消亡过滤值； 以所述生成过滤值为横坐标，以所述消亡过滤值为纵坐标，构建所述拓扑特征的持久性图； 将所述持久性图作为所述伪图像模态数据的空间拓扑特征； 所述将所述空间拓扑特征与预设的医疗数据库之间进行跨模态对齐，得到对齐后的跨模态嵌入向量，包括： 将所述空间拓扑特征转换为第一特征向量； 将所述医疗数据库中的细胞类型信息转换为第二特征向量； 将所述第一特征向量与所述第二特征向量分别作为查询向量与键值对向量； 计算所述查询向量与所述键值对向量中键向量之间的点积，得到注意力分数； 通过激活函数将所述注意力分数归一化为权重值； 利用所述权重值对所述键值对向量中值向量进行加权求和，得到加权后的特征向量； 对所述加权后的特征向量进行非线性变换，得到对齐后的跨模态嵌入向量。

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中国农业科学院作物科学研究所;三亚中国农业科学院国家南繁研究院，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街12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”。