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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利翻译模型训练方法、装置、存储介质及计算机程序产品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：CN116994658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211188271.5，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权翻译模型训练方法、装置、存储介质及计算机程序产品是由杨帆;刘琳静;李威;王芳;姚建华设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本翻译模型训练方法、装置、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种翻译模型训练方法、装置、存储介质及计算机程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：获取包括多组织细胞转录组数据和多组织细胞蛋白组数据的多组织细胞数据集，和包括存在第一配对关系的单细胞转录组数据和单细胞蛋白组数据的单细胞数据集；基于多组织细胞转录组数据和多组织细胞蛋白组数据，分别对转录组转化模型和蛋白组转化模型进行自监督训练；构建翻译模型；基于单细胞转录组数据、单细胞蛋白组数据以及第一配对关系，对翻译模型进行训练，训练后的所述翻译模型用于对单细胞转录组数据进行翻译，生成相应的单细胞全蛋白组数据，打破了单细胞测序技术的局限性，提高了模型的训练效率和模型泛化能力。

本发明授权翻译模型训练方法、装置、存储介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种翻译模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多组织细胞数据集，所述多组织细胞数据集中包括多组织细胞转录组数据和多组织细胞蛋白组数据； 基于所述多组织细胞转录组数据对转录组转化模型进行自监督训练，得到预训练后的转录组转化模型，所述转录组转化模型中包括转录组编码器和转录组解码器，其中，基于所述多组织细胞转录组数据和多组织细胞转录组重构数据之间的差异，对所述转录组转化模型进行训练，所述多组织细胞转录组重构数据是所述多组织细胞转录组数据经过所述转录组编码器和所述转录组解码器输出得到的，训练目标包括最小化所述多组织细胞转录组数据和所述多组织细胞转录组重构数据之间的均方误差； 基于所述多组织细胞蛋白组数据对蛋白组转化模型进行自监督训练，得到预训练后的蛋白组转化模型，所述蛋白组转化模型中包括蛋白组编码器和蛋白组解码器，其中，基于所述多组织细胞蛋白组数据和多组织细胞蛋白组重构数据之间的差异，对所述蛋白组转化模型进行训练，所述多组织细胞蛋白组重构数据是所述多组织细胞蛋白组数据经过所述蛋白组编码器和所述蛋白组解码器输出得到的，训练目标包括最小化所述多组织细胞蛋白组数据和所述多组织细胞蛋白组重构数据之间的均方误差； 构建包含预训练后的转录组编码器和预训练后的蛋白组解码器的翻译模型，所述转录组编码器和所述蛋白组解码器之间还包括翻译层； 获取单细胞数据集，所述单细胞数据集中包括存在第一配对关系的单细胞转录组数据和单细胞蛋白组数据； 基于所述单细胞转录组数据对所述预训练后的转录组转化模型进一步训练，得到进一步训练后的转录组编码器；基于所述单细胞蛋白组数据对所述预训练后的蛋白组转化模型进一步训练，得到进一步训练后的蛋白组解码器；基于所述第一配对关系、所述进一步训练后的转录组编码器和所述进一步训练后的蛋白组解码器，对所述翻译模型的翻译层进行训练，得到训练后的翻译层，训练目标包括最小化单细胞蛋白组重构数据和参考单细胞蛋白组数据之间的均方误差，训练后的翻译模型用于对单细胞转录组数据进行翻译，生成相应的单细胞全蛋白组数据。

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