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龙图腾网获悉南京医科大学申请的专利一种基于AI的人类生殖细胞发育及培养体系评估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：CN120613015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511110678.X，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于AI的人类生殖细胞发育及培养体系评估方法是由卞舒惠;袁震;陈钰楠;王万初设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的人类生殖细胞发育及培养体系评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的人类生殖细胞发育及培养体系评估方法，包括：步骤1、构建标准化参考图谱，步骤2、建立生殖细胞发育阶段预测模型，包括基于迁移学习的单细胞注释变分推断预测模块，单细胞注释变分推断结合k近邻的联合预测模块和特征选择优化的细胞类型分类模块，三个模块通过三级置信度体系实现协同决策；步骤3、体外培养体系评估，包括构建双指标进行量化评估和评估结果的解析。本发明实现了从单细胞参考图谱构建、发育阶段预测到培养体系评估的全流程解决方案，解决了当前生殖细胞研究领域三大关键技术瓶颈：参考数据碎片化、发育阶段注释不精确以及培养体系数据缺乏量化标准的问题。

本发明授权一种基于AI的人类生殖细胞发育及培养体系评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的人类生殖细胞发育及培养体系评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、构建标准化参考图谱，包括： 1.1获取多组单细胞转录组原始数据； 1.2根据测序技术类型和原始数据格式，进行差异化处理； 1.3采用三级质量筛选体系对数据进行过滤； 1.4根据发育阶段和性别特征，将生殖细胞数据划分为三组：出生前男性生殖细胞组、出生前女性生殖细胞组、出生后男性生殖细胞组； 1.5对每个分组独立进行分析，剔除异常细胞簇，并进行细胞簇注释； 1.6整合注释结果与已知生殖细胞发育过程，构建统一的发育层级注释体系； 步骤2、建立生殖细胞发育阶段预测模型，包括：基于迁移学习的单细胞注释变分推断预测模块，单细胞注释变分推断结合k近邻的联合预测模块和特征选择优化的细胞类型分类模块，三个模块通过三级置信度体系实现协同决策；具体基于三个模块的预测结果，构建多模块共识决策机制并建立三级置信度评估体系： 高置信度结果：如果三个模块对未知细胞的细胞亚型预测结果完全一致，则输出预测身份并认为是高置信度结果； 中置信度结果：如果三个模块中任意两个对未知细胞的细胞亚型预测结果一致，则输出预测身份并认为是中置信度结果； 低置信度结果：如果三个模块对未知细胞的细胞亚型预测结果均不相同，则认为是低置信度结果并无法输出细胞类型； 步骤3、体外培养体系评估，包括： 3.1构建双指标进行量化评估，其中双指标为k近邻距离和元细胞-皮尔逊相关性系数； 3.2评估结果的解析：基于双指标评估，判断培养细胞与体内正常发育的细胞相似程度和培养体系质量； 基于k近邻距离的细胞稳定性评估如下： 联合嵌入空间构建：利用生殖细胞发育阶段预测模型中的单细胞注释变分推断预测模块将体外培养细胞与体内参考数据集细胞共同映射至32维潜在特征空间，确保数据可比性； k近邻距离指标计算：针对每个培养细胞，计算其与参考数据集中所有细胞的欧氏距离，选取距离最近的10个参考细胞，然后计算培养细胞与最近10个参考细胞之间欧式距离的平均值； 基于元细胞-皮尔逊相关性系数的相似性评估如下： 基因筛选：采用生殖细胞发育阶段预测模型预定义2000个高区分度特征基因，确保分析特异性； 参考表达谱构建：对每个培养细胞在潜在空间中确定其10个最近邻参考细胞，计算这些参考细胞在特征基因上的平均表达值，作为参考表达谱； 相似性量化：使用皮尔逊相关性系数评估培养细胞与参考表达谱的整体相似性。

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