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！

龙图腾网获悉四川省肿瘤医院申请的专利一种用于HPV病毒基因序列数据的快速处理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：CN121034415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511573963.5，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种用于HPV病毒基因序列数据的快速处理方法是由吴海静;成星函;江沅峰;胡婷;王欢;曹果;刘雅琳;潘玲;杨佳露;赵晓芳设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于HPV病毒基因序列数据的快速处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于HPV病毒基因序列数据的快速处理方法。涉及数据处理技术领域，所述方法包括：获取HPV病毒序列数据、宿主转录组数据和临床关联数据并进行整合，形成综合输入矩阵；采用基于强化学习的蜂群优化算法对所述综合输入矩阵进行特征筛选，得到最优特征子集；其中，蜂群优化算法将蜂群算法的全局搜索与强化学习的动态决策机制相结合，动态调整特征选择策略；构建基于多任务深度学习的HPV亚型精准分型与变异检测模型，通过不稳定注意力机制对最优特征子集进行深度编码与加权融合，输出亚型概率和突变位点概率两个关键预测结果。本发明提升了病毒分型与变异检测的准确性与生物学解释性，实现高维特征的高效提取与多任务精准识别。

本发明授权一种用于HPV病毒基因序列数据的快速处理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于HPV病毒基因序列数据的快速处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取HPV病毒序列数据、宿主转录组数据和临床关联数据并进行整合，形成综合输入矩阵； 采用基于强化学习的蜂群优化算法对所述综合输入矩阵进行特征筛选，以获得最优特征子集；其中，所述蜂群优化算法将蜂群算法的全局搜索与强化学习的动态决策机制相结合，以病毒亚型分类性能和突变预测准确度作为奖励反馈，动态调整特征选择策略； 构建基于多任务深度学习的HPV亚型精准分型与变异检测模型，通过不稳定注意力机制对所述最优特征子集进行深度编码与加权融合，生成能够灵敏反映HPV序列关键突变区域的全局特征表示；基于该全局特征同步执行HPV亚型分型任务和病毒变异检测任务，最终输出亚型概率和突变位点概率两个关键预测结果； 其中，所述HPV亚型精准分型与变异检测模型的结构包括： 特征编码器，用于对输入的所述最优特征子集进行编码； 不稳定注意力机制模块，其接收所述特征编码器的输出，并动态调节不同序列位置的特征权重，通过引入随滑动窗口波动程度自适应调整的时间平稳性控制变量，使得当关键基因片段出现突变峰值时，自动增强对该区域的注意力聚焦； 双任务输出层，其接收经所述不稳定注意力机制模块处理后的全局融合特征表示，以同步执行HPV亚型分型任务和病毒变异检测任务； 其中，所述不稳定注意力机制模块的工作方式为： 根据所述最优特征子集计算Prompt特征，作为注意力机制中Query的输入，包括：通过对所述最优特征子集进行归一化处理，去除整体偏移并捕捉序列信号波动后，结合可学习的缩放与偏移参数适配不同样本的动态分布生成所述不稳定注意力的Query输入； 引入时间平稳性控制变量和偏移修正向量来计算Query和Key的相似度；其中，所述时间平稳性控制变量是通过计算不同大小滑动窗口下序列信号波动的平均值得到； 通过Softmax函数对经过调整后的相似度进行归一化，计算注意力权重，从而实现对非平稳突变信号的自适应捕捉； 根据所述注意力权重对Value向量进行加权求和，计算得到加权后的输出特征，将所有位置的经注意力加权后的输出特征经平均池化后形成全局融合特征表示，用于后续的双任务预测。

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省肿瘤医院，其通讯地址为：610041 四川省成都市武侯区人民南路四段55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。