买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利基于染色质构象谱的预测不同周期细胞比例的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：CN120452554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510944216.1，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于染色质构象谱的预测不同周期细胞比例的方法是由唐茜子;李星宇;徐骏;朱砺设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于染色质构象谱的预测不同周期细胞比例的方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于染色质构象谱的预测不同周期细胞比例的方法，可用于生物检测技术领域。该方法包括：获取待测BulkHi‑C数据；将待测BulkHi‑C数据输入细胞周期比例预测模型，获得细胞周期比例预测模型输出的细胞周期比例预测结果；其中，细胞周期比例预测模型是基于对深度神经网络模型进行训练所得到的。本申请的方法通过细胞周期比例预测模型能够基于BulkHi‑C数据，快速且准确地估计出BulkHi‑C数据样本中处于不同细胞周期的细胞组成比例，有助于保证BulkHi‑C试验检测结果的可靠性。

本发明授权基于染色质构象谱的预测不同周期细胞比例的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于染色质构象谱的预测不同周期细胞比例的方法，其特征在于，包括： 获取待测BulkHi-C数据； 将所述待测BulkHi-C数据输入细胞周期比例预测模型，获得所述细胞周期比例预测模型输出的细胞周期比例预测结果；其中，所述细胞周期比例预测模型是基于对深度神经网络模型进行训练所得到的； 所述获取待测BulkHi-C数据包括： 获取多个单细胞Hi-C数据；其中，所述单细胞Hi-C数据为互作矩阵； 对所述单细胞Hi-C数据进行预处理，获得预处理Hi-C数据；其中，所述预处理包括深度过滤和深度归一化； 随机选择多个预处理Hi-C数据进行融合，获得伪BulkHi-C数据作为训练样本； 所述对深度神经网络模型进行训练，包括： 获取多个训练样本，构建训练集；其中，所述训练样本标注有真实值，所述真实值包括训练样本中处于不同细胞周期的细胞组成真实比例； 将所述训练集中包含的训练样本输入所述深度神经网络模型，获得预测值；其中，所述预测值包括训练样本中处于不同细胞周期的细胞组成预测比例； 基于预设的损失函数，获取所述训练集中预测值与真实值之间的损失量； 基于所述损失量对所述深度神经网络模型的网络参数进行优化，直至所述损失函数收敛或者达到预设的训练迭代次数时，获得细胞周期比例预测模型； 所述深度神经网络模型包括第一DNN模型、第二DNN模型和第三DNN模型，将所述训练集中包含的训练样本输入所述深度神经网络模型，获得预测值，包括： 将所述训练样本输入第一DNN模型，获得第一预测比例； 将所述训练样本输入第二DNN模型，获得第二预测比例； 将所述训练样本输入第三DNN模型，获得第三预测比例； 将所述第一预测比例、第二预测比例和第三预测比例中处于不同细胞周期的细胞组成预测比例进行平均，获得预测值。

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四川农业大学，其通讯地址为：611130 四川省成都市温江区惠民路211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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。