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龙图腾网获悉吉林大学第一医院申请的专利基于微生物毒力因子功能基因集的机器学习分类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：CN120748514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511232174.5，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权基于微生物毒力因子功能基因集的机器学习分类方法是由管青天;吴瑞红;朱宁设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微生物毒力因子功能基因集的机器学习分类方法在说明书摘要公布了：本发明适用于生物信息学技术领域，提供了基于微生物毒力因子功能基因集的机器学习分类方法。该方法从宏基因组和宏转录组数据中提取毒力因子相关信息，经质量控制、匹配定量后，结合VFDB数据库中14个毒力因子功能类，通过单样本基因集富集分析计算每个样本在各功能类上的得分，形成特征样本矩阵，再利用XGBoost模型进行分类。该方法考虑到毒力因子的重要作用，通过功能类打分方法减少特征数量，提高分类稳健性和推广性，支持单个样本分析。模型验证结果显示，其在训练集和测试集上均表现出较优的分类效能，AUC大于0.90，灵敏度、特异度、准确度、精准度和召回率均≥80%，为基于微生物特征的类别区分提供了有效手段。

本发明授权基于微生物毒力因子功能基因集的机器学习分类方法在权利要求书中公布了：1.基于微生物毒力因子功能基因集的机器学习分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：宏基因组和宏转录组数据中提取微生物序列及毒力因子定量； 从宏基因组和宏转录组数据中获取微生物序列；基于毒力因子数据库获取毒力因子序列及功能注释；将质量控制后的宏基因组与宏转录组读段，分别与毒力因子数据库的核心数据集序列进行比对，获得映射至各毒力因子基因的读段计数；对DNA水平和RNA水平的毒力因子进行标准化定量处理，并将两者的标准化定量值相加形成第三水平的特征； 步骤2：单样本富集分析方法计算每个样本的毒力因子功能类评分； 基于三个水平的定量结果，以毒力因子数据库中的毒力因子功能类作为功能基因集，通过单样本基因集富集分析方法计算每个样本在各功能类上的得分，构建特征样本矩阵； 步骤3：数据集划分并识别显著差异功能类； 将特征样本矩阵按比例将样本随机划分为训练集和测试集；在训练集中识别有显著差异的毒力因子功能类； 步骤4：XGBoost机器学习模型构建； 以具有显著差异的毒力因子功能类为特征，在训练集上训练XGBoost模型，通过交叉验证获得最优超参数组合； 步骤5：模型验证与效能评价； 在测试集上对训练好的模型进行验证，采用预设指标评价模型效能。

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吉林大学第一医院，其通讯地址为：130033 吉林省长春市新民大街1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”。

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