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龙图腾网获悉北京溯本源和生物科技有限公司申请的专利一种用于生物系统状态建模的序列数据分析方法、装置和存储介质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：CN120823883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511309128.0，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种用于生物系统状态建模的序列数据分析方法、装置和存储介质是由王川;秦堃;宋文俊;郭宁设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于生物系统状态建模的序列数据分析方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及免疫组库测序技术领域，具体涉及一种用于生物系统状态建模的序列数据分析方法、装置和存储介质。本发明通过获取BT细胞受体的高通量测序数据，进行非线性增益校正与V‑J基因组合偏好特征提取，构建结构化特征节点，利用Transformer模型对特征编码，结合加权平均池化生成系统状态向量，引入对抗训练实现特征去耦，抑制功能类别间的信号干扰，基于系统状态向量计算多维免疫强度得分，量化不同功能类别的免疫响应活跃程度。该方法实现对免疫系统状态的高灵敏度、多维度并行建模与动态评估，适用于大规模人群免疫监测与系统生物学研究，显著提升免疫组库数据的解析能力与应用价值。

本发明授权一种用于生物系统状态建模的序列数据分析方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于生物系统状态建模的序列数据分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取生物样本中B细胞受体或T细胞受体的免疫组库高通量测序数据，所述测序数据包括测序读数、样本中所有克隆型的总测序读数、每个克隆型的CDR3氨基酸序列、V基因片段注释结果和J基因片段的注释结果； 步骤2、对所述免疫组库高通量测序数据进行免疫信号放大处理，所述免疫信号放大处理包括非线性增益校正和组合偏好特征提取，将经校正的参数及组合偏好特征融合，构建结构化特征节点； 步骤3、利用深度学习模型对所有特征节点进行编码，并通过加权平均池化操作生成表征生物系统整体状态的系统状态向量Hshared； 步骤4、在深度学习模型中引入特征去耦机制，通过对抗训练抑制系统状态向量与预设功能类别之间的可分辨性，降低不同信号间的干扰； 所述深度学习模型采用基于Transformer的多任务学习框架； 步骤5、基于系统状态向量Hshared计算各功能类别的免疫强度得分ImmunScore，用于量化免疫响应活跃程度； 其中，步骤2中的所述非线性增益校正为对克隆型原始频率进行增强处理，抑制高丰度背景、提升低丰度克隆型的表征权重，计算公式为： ， 其中，为克隆型i经校正后的频率，为克隆型i的原始频率，所述原始频率是根据克隆型i的测序读数与样本中所有克隆型的总测序读数之比计算得到的相对丰度； 为增益系数，取值范围为0.1至0.5； 所述组合偏好特征提取基于V基因和J基因的注释结果，统计各V-J基因对的组合频次，计算偏好性得分的公式为：，其中，为V-J基因对的观察频率，为V-J基因对期望频率； 基于克隆型i经校正后的频率，对频率低于预设阈值的稀有克隆型进行加权富集，为克隆型i的富集权重； 富集权重的计算公式为： ； 为克隆型i经校正后的频率；为衰减参数，取值范围为100至500；threshold为预设频率阈值，取值范围为0.001%至0.01%；为指示函数，当条件成立时取值为1，否则为0； 将经校正的参数及组合偏好特征融合，构建结构化特征节点的过程为： 针对免疫组库中的每个克隆型i，构建一个融合特征向量，融合特征向量包含克隆型i的CDR3氨基酸序列本身，经非线性增益校正后的频率，对稀有克隆型进行加权富集所得的权重，该克隆型所使用的V-J基因对的偏好性得分； 将所有克隆型融合特征向量表示为一个N×512的输入矩阵X，其中N为样本中检测到的克隆型总数，每一行xi表示第i个克隆型的融合特征向量； 所述融合过程包括： 步骤S1、 对每一个独立克隆型的关键信息组织为一个结构化的数据记录单元，以实现序列信息与多种增强信号的对齐与封装，结构化的数据记录包括CDR3Sequence、、和； 步骤S2、 通过序列嵌入与特征拼接，将结构化记录中的各类特征转化为统一的向量表示，并进行多模态融合; 所述序列嵌入为通过一个嵌入矩阵转换为一个固定维度的向量， ；Embedding.表示嵌入操作； 将序列嵌入向量与增强信号进行向量拼接，形成初始融合向量, ； concat.表示向量拼接操作； 步骤S3、 将拼接后的初始融合向量映射到统一维度为适配深度学习模型的固定输入维度要求，通过一个可学习的线性变换层进行维度映射： ； Linear.表示加权求和与维度变换的操作； 其中，步骤5中建立免疫信号强度定量评估体系，基于经特征去耦处理后的功能关联向量，计算针对每一预设功能类别的免疫强度得分ImmunScore；所述免疫强度得分ImmunScore的计算公式为： ， 其中，D为克隆型多样性指数，计算公式为 ,N为样本中检测到的克隆型总数； E为克隆型扩增指数，计算公式为 ， A为免疫活化强度，计算公式为 ，为克隆型i的富集权重，为克隆型i经校正后的频率，si为序列特异性得分，为疾病特异性得分，由深度学习模型中的深度学习解码器给出； α1,α2,α3,α4为预设权重系数。

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