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龙图腾网获悉中国科学院生态环境研究中心申请的专利一种化学品遗传毒性预测模型的训练方法及预测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：CN114678083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210297944.4，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种化学品遗传毒性预测模型的训练方法及预测方法是由刘娴;张华洲;张爱茜;薛峤;潘文筱设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种化学品遗传毒性预测模型的训练方法及预测方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种化学品遗传毒性预测模型的训练方法，可以应用于化学品环境健康风险评价技术领域。该化学品遗传毒性预测模型的训练方法包括：获取关于已知遗传毒性的化学品的原始数据，其中，上述原始数据包括上述化学品的化学编码、上述化学品的差异基因表达数据和上述化学品的体外高通量测试数据；根据上述原始数据生成训练样本数据集，其中，上述训练样本数据集中包括原子特征矩阵、连接关系矩阵、差异基因表达矩阵、体外高通量测试矩阵以及上述化学品的标签信息；以及利用上述训练样本数据集训练初始模型，得到化学品遗传毒性预测模型。本公开还提供了一种化学品遗传毒性的预测方法。

本发明授权一种化学品遗传毒性预测模型的训练方法及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种化学品遗传毒性预测模型的训练方法，包括： 获取关于已知遗传毒性的化学品的原始数据，其中，所述原始数据包括所述化学品的化学编码、所述化学品的差异基因表达数据和所述化学品的体外高通量测试数据； 根据所述原始数据生成训练样本数据集，其中，所述训练样本数据集中包括原子特征矩阵、连接关系矩阵、差异基因表达矩阵、体外高通量测试矩阵以及所述化学品的标签信息； 利用所述训练样本数据集训练初始模型，得到化学品遗传毒性预测模型； 其中，所述初始模型包括化学结构输入层、差异基因输入层、体外高通量测试数据输入层和二维卷积神经网络层； 所述利用所述训练样本数据集训练初始模型，得到化学品遗传毒性预测模型包括： 将所述训练样本数据集中的所述原子特征矩阵、所述连接关系矩阵输入所述化学结构输入层，输出第一向量； 将所述训练样本数据集中所述差异基因表达矩阵输入所述差异基因表达输入层，输出第二向量； 将所述训练样本数据集中的所述体外高通量测试矩阵输入所述体外高通量测试数据输入层，输出第三向量； 将所述第一向量、所述第二向量和所述第三向量拼接，形成第四向量； 将所述第四向量输入所述二维卷积神经网络层，输出与所述化学品对应的遗传毒性的预测值； 根据所述预测值和所述化学品的标签信息优化所述初始模型，得到所述化学品遗传毒性预测模型。

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