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龙图腾网获悉湖南基因脸谱健康科技有限公司申请的专利一种基因信息快速分类处理方法、系统、存储介质及设备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：CN115588468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211310155.6，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种基因信息快速分类处理方法、系统、存储介质及设备是由阳国平;郭成贤;刘聪设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基因信息快速分类处理方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及信息处理技术领域，更具体地，涉及一种基因信息快速分类处理方法、系统、存储介质及设备。该方案包括获得预设时间范围内的基因数据；根据基因数据进行不同基因段的表达评分；根据表达评分生成基因段的表达颜色饱和度，其中，表达颜色饱和度用于表征对应基因段的表达的有益程度；根据表达颜色饱和度，实时获取当前采集的基因数据的色带图；根据色带图和基因数据对应的表达颜色饱和度，进行分区，并提取每个区域的综合分型号和综合分型号；根据区域的综合分型号和综合分型号评价当前采集获得的基因数据的有益性。该方案通过对历史的基因表达数据进行评估，进而量化程度，并利用颜色饱和度形成综合图像，完成综合的基因信息评估。

本发明授权一种基因信息快速分类处理方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基因信息快速分类处理方法，其特征在于，该方法包括： 获得预设时间范围内的基因数据； 根据所述基因数据进行不同基因段的表达评分； 根据所述表达评分生成基因段的表达颜色饱和度，其中，所述表达颜色饱和度用于表征对应基因段的表达的有益程度； 根据所述表达颜色饱和度，实时获取当前采集的基因数据的色带图； 根据所述色带图和所述基因数据对应的所述表达颜色饱和度，进行分区，并提取每个区域的综合分型号和综合分型号； 根据所述区域的综合分型号和综合分型号评价当前采集获得的基因数据的有益性； 所述根据所述表达评分生成基因段的表达颜色饱和度，其中，所述表达颜色饱和度用于表征对应基因段的表达的有益程度，具体包括： 获取全部的所述表达评分，求取每个基因段的表达评分的最小值； 获取全部的所述表达评分，求取每个基因段的表达评分的最大值； 利用第一计算公式计算每个基因段的表达颜色饱和度； 所述第一计算公式为： D=100×X-MINMAX-MIN 其中，D为基因段的表达颜色饱和度，X为基因段的表达评分，MAX为基因段的表达评分的最大值，MIN为基因段的表达评分的最小值； 所述根据所述表达颜色饱和度，实时获取当前采集的基因数据的色带图，具体包括： 获取实时获取的每个基因段的表达颜色饱和度，并对相邻的基因段设置不同的颜色； 将每个基因段的颜色设置为对应的表达颜色饱和度； 形成实时获取的当前采集的基因数据的色带图； 所述根据所述色带图和所述基因数据对应的所述表达颜色饱和度，进行分区，并提取每个区域的综合分型号和综合分型号，具体包括： 获取所述基因数据对应的所述表达颜色饱和度，利用第二计算公式判断各个基因段之间的关联程度； 根据所述关联程度，当所述关联程度满足第三计算公式时，则将对应的基因段设置为同一区域，完成对于全部基因段的区域划分； 利用第四计算公式根据所述基因数据对应的所述表达颜色饱和度的全部数据进行训练，获得第一、第二、…、第ALL权重系数的最优值； 利用第五计算公式根据所述基因数据对应的所述表达颜色饱和度的全部数据进行训练，获得第一、第二、…、第ALLS对应的第s区域权重系数的最优值； 获取当前采集的基因数据的色带图，根据第六计算公式计算综合基因指数的预测值； 获取当前采集的基因数据的色带图，根据第七计算公式计算区域基因指数的预测值； 利用第八计算公式计算综合分型号； 利用第九计算公式计算每个区域的综合分型号； 所述第二计算公式为： 其中，Gij为第i基因段与第j基因段的关联程度，Di_k为第i基因段在第k组历史数据中的表达颜色饱和度，Dj_k为第j基因段在第k组历史数据中的表达颜色饱和度，n为历史数据的组数，Diavg为第i基因段的表达颜色饱和度的平均值，Djavg为第j基因段的表达颜色饱和度的平均值； 所述第三计算公式为： G ijGY 其中，GY为预设的关联裕度； 所述第四计算公式为： 其中，k为历史数据的组号，ALL为基因段总数，argmin为函数取值最小时提取对应系数值的函数，为第一、第二、…、第ALL权重系数的最优值，为第一、第二、…、第ALL权重系数，D1_k、D2_k、…、DALL_k为第1、2、…、ALL重要的基因段在第k组历史数据中的表达颜色饱和度，FZk为第k组历史数据中的综合评分; 所述第五计算公式为： 其中，ALLS为第s区域的基因段总数，s为区域编号，为第一、第二、…、第ALLS对应的第s区域权重系数，为第一、第二、…、第ALLS对应的第s区域权重系数的最优值，D1_s_k、D2_s_k、…、DALLS_s_k为第1、2、…、ALLS重要的基因段在第k组历史数据中第s区域对应的表达颜色饱和度，QZk_s为第k组历史数据中第s区域对应的综合评分； 所述第六计算公式为： 其中，FZY为综合基因指数的预测值，D1_0、D1_0、…、DALL_0为第1、2、…、ALL重要的基因段实时采集获得的表达颜色饱和度； 所述第七计算公式为： 其中，QZsY为区域基因指数的预测值,D1_s_0、D2_s_0、…、DALLS_s_0为第1、2、…、ALLS重要的基因段的实时数据的第s区域对应的表达颜色饱和度； 所述第八计算公式为： 其中，XH为综合分型号，P1为第一裕度，P2为第二裕度； 所述第九计算公式为： 其中，XHs为第s区域的综合分型号，P1s为第s区域的第一裕度，P2s为第s区域的第二裕度； 所述根据所述区域的综合分型号和综合分型号评价当前采集获得的基因数据的有益性，具体包括： 获取所述综合分型号，当所述综合分型号为1时，为综合无益类，当所述综合分型号为2时，为综合中性类，当所述综合分型号为3时，为综合有益类； 获取所述区域的综合分型号，当所述区域的综合分型号为1时，则对应区域为综合无益类，当所述区域的综合分型号为2时，则对应区域为综合中性类，当所述区域的综合分型号为3时，则对应区域为综合有益类，并展示为综合有益类的全部区域。

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