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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种融合知识图谱的基因序列预训练方法和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：CN115810392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211615708.9，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种融合知识图谱的基因序列预训练方法和装置是由陈华钧;张孟垚;张强;连佳长;洪浩森设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合知识图谱的基因序列预训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合知识图谱的基因序列预训练方法和装置，通过考虑基因之间调控关系构建基因调控图谱，并在基因调控图谱中增加motif和bin来构建基于基因调控网络的知识图谱，进而学习基因在知识图谱中的基因表示，并将知识图谱中的基因表示作为特殊token引入基因的基因序列中，提升了MLM模型对mask的预测准确性，并得到准确性的基因表示，将序列中学到的基因表示作为扩充基因调控图谱中基因的初始向量，再次经过可插拔表示模型提取基因表示，这样交替过程实现了知识图谱信息和基因序列信息的交互，利用交互训练的MLM模型提取基因表示，能够提升进而提升基因相关性质预测的准确性。

本发明授权一种融合知识图谱的基因序列预训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种融合知识图谱的基因序列预训练方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1，基于物种类别获取基因之间的调控关系，依据调控关系构建基因调控网络，并在基因调控网络中通过增加motif和bin来构建基于基因调控网络的知识图谱，其中，motif表示基因产生的转录因子与DNA序列特异性结合的位置，bin表示染色体序列的切块，并初始化知识图谱中节点的初始表示； 其中，在基因调控网络中通过增加motif和bin来扩充构建基于基因调控网络的知识图谱，包括：通过包含关系将bin连接到bin包含的基因上，motif作为bin的一部分，以motif作为桥梁将bin通过结合关系连接到基因上； 步骤2，将每个基因对应的基因序列按照k-mer划分为多个token，并随机对token进行掩码，得到掩码后的基因序列； 步骤3，利用可插拔表示模型基于节点初始表示来提取知识图谱中每个基因表示； 步骤4，将可插拔表示模型提取的基因表示作为特殊token添加到掩码后的基因序列，并利用添加特殊token的基因序列对MLM模型进行掩码预测任务的训练，同时得到新基因表示； 步骤5，将新基因表示更新知识图谱中节点的初始表示； 步骤6，重复步骤3-步骤5至少1次，得到训练好的MLM模型。

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