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龙图腾网获悉广东外语外贸大学申请的专利一种基于少样本学习的基因组变异检测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：CN119993261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510076029.6，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权一种基于少样本学习的基因组变异检测方法及系统是由彭琼;任亚峰;王子霖设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于少样本学习的基因组变异检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于少样本学习的基因组变异检测方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。该方法构建的基因组变异检测模型创新性地集成了自适应记忆模块、监督对比学习模块和正交迁移模块，其中，自适应记忆模块通过动态存储和更新关键信息，强化了上下文特征的有效保留与表达；监督对比学习模块借助对比学习策略优化特征表示，提升了实体和关系的语义区分能力；正交迁移模块通过引入正交约束，实现了跨任务知识的高效迁移与适配，显著增强了模型的泛化能力。上述方法及系统将实体识别任务协同优化，能够取得卓越表现，尤其在6Shot‑1Way等极少样本设置中展现出优异的检测精度和鲁棒性，为基因组变异检测提供了一种高效且精准的解决方案。

本发明授权一种基于少样本学习的基因组变异检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于少样本学习的基因组变异检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建少样本学习的基因组变异检测模型，所述基因组变异检测模型包括数据预处理模块、自适应记忆模块、监督对比学习模块、正交迁移模块和解码模块； 其中，所述数据预处理模块用于提取待分析的基因组变异相关文本中基因组变异实体的位置信息和跨度信息，并通过预训练语言模型将文本中的每个词映射为一个固定维度的向量表示，生成词嵌入矩阵； 所述自适应记忆模块，用于通过对输入特征进行加权求和，计算并更新记忆状态，输出自适应记忆更新特征； 所述监督对比学习模块，用于利用对比学习策略，并基于自适应记忆更新特征中的正样本对和负样本对，生成少样本条件下的对比学习优化特征； 所述正交迁移模块，用于接收对比学习优化特征，并通过正交约束优化特征空间，输出正交约束优化特征； 解码模块，用于将监督对比学习模块输出的对比学习优化特征和正交迁移模块输出的正交约束优化特征进行融合，生成最终的基因组变异检测结果； 对构建好的基因组变异检测模型进行训练，并利用训练好的基因组变异检测模型完成基因组变异检测。

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