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龙图腾网获悉南京农业大学申请的专利一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱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：CN116364192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310216689.0，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法是由江高飞;薛卫;刘佐;张家璇;韦中;徐阳春;沈其荣设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法，其包括步骤为：步骤一、在已测序基因组数据基础上生成模拟长reads；步骤二、将长reads送入自监督特征表示模型训练，并保存最佳模型参数；步骤三、模型训练后，将三代reads送入模型提取特征，宏基因组longreads序列通过特征表示模型转换成特征向量后，将输入到聚类层通过聚类层进行分箱。本发明避免了以往大多数方法只看重核苷酸频率和覆盖度等统计特征而忽视longreads本身序列特征的缺点，其使用的具有半监督性质的对比学习能够有效利用已有的数据库信息，避免了以往无监督学习的盲目性。

本发明授权一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法在权利要求书中公布了：1.一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一、在已测序基因组数据基础上生成模拟长reads； 步骤二、将长reads送入自监督特征表示模型训练，并保存最佳模型参数； 步骤三、模型训练后，将三代reads送入模型提取特征，宏基因组longreads序列通过特征表示模型转换成特征向量后，输入到聚类层进行分箱； 所述聚类层包含1个初始化层和1个最终聚类层，初始化层给出宏基因组数据包含的物种个数k，再用kmeans给出聚类中心点，物种个数k和聚类中心点用来初始化最终聚类层，最终聚类层完成初始化后接入预训练好的特征表示模型，和特征表示模型作为一个整体继续训练，训练好的最终聚类层用于最后的分箱，直接给出longreads所属的组别；最终聚类层和特征表示模型作为一个整体的训练方法如下： 将测序longreads序列送入预训练好的特征表示模型和初始化好的最终聚类层，最终聚类层根据辅助目标分布给出每条longreads序列属于每一个组的概率，即软标签，并将longreads归于概率最大的那一组；最终聚类层的聚类中心点和特征表示模型的参数进行反复微调，直到达到迭代周期或聚类改变小于设定阈值； 特征表示模型和最终聚类层作为一个整体使用的损失函数计算公式如下： ， 其中，qij为软标签，为readi分配到j组的概率，pij为辅助目标分布； 软标签计算公式如下： ， zi是特征，uj是聚类中心点，是常数； 辅助目标分布计算公式如下： ， 其中，fj=是软聚类的频率。

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