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龙图腾网恭喜中国农业科学院作物科学研究所;三亚中国农业科学院国家南繁研究院申请的专利一种基于深度学习的功能基因预测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：CN119207549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411676468.2，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于深度学习的功能基因预测方法是由李慧慧;陈守坤;黄章平;高尚设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的功能基因预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基因预测技术领域，具体地公开了一种基于深度学习的功能基因预测方法，包括：步骤一：对目标个体的生理特征进行检测，从而判定目标功能基因是否表达，以及表达的程度；步骤二：分析环境与目标功能基因的表达之间的关系，从而判定环境的变化是否对目标功能基因的表达产生影响；本发明通过分析环境与目标功能基因表达之间的关系，可以揭示环境因素如何影响基因的表达，从而深入理解基因与环境的相互作用机制，制定相应的预防策略，通过改变环境因素来调控基因的表达，提高了基因挖掘和鉴定的准确性，也为进一步深入研究基因功能的作用机制提供了强有力工具。

本发明授权一种基于深度学习的功能基因预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的功能基因预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对目标个体的生理特征进行检测，从而判定目标功能基因是否表达，以及表达的程度；步骤二：分析环境与目标功能基因的表达之间的关系，从而预测目标功能基因的表达程度，从而判定环境的变化是否对目标功能基因的表达产生影响；所述步骤二中，所述预测目标功能基因的表达程度的方法为：B1：获取目标个体所处的环境数据；B11：获取目标个体的营养状况，并对目标个体的营养状况进行0-10的评分，评分的数值越高，代表目标个体的营养状况越好，该评分即为营养状况表征值，并将营养状况表征值标记为YY；其中，营养状态的评分标准为：主要以目标个体的营养素摄入量、消化吸收能力以及身体对营养素的利用情况等方面为依据，进行全面而细致的评估；B12：获取目标个体的生活习惯，并对目标个体的生活习惯进行0-10的评分，评分的数值越高，代表目标个体的生活习惯越好，该评分即为生活习惯表征值，并将生活习惯表征值标记为SS；其中，生活习惯的评分标准为：主要以目标个体的日常作息、运动频率与强度、饮食规律及质量、应激管理能力等方面为依据，进行全面而细致的评估；B13：获取目标个体所处的外界环境信息，并对外界环境对目标个体的影响进行0-10的评分，评分的数值越高，代表外界环境对目标个体的积极影响越大，该评分即为外界影响表征值，并将外界影响表征值标记为WJ；其中，外界影响的评分标准为：主要考量目标个体所处环境的物理条件、社会环境、暴露于化学物质或病原体的情况以及心理压力等方面；物理条件包括空气质量、噪音水平、光照条件等；社会环境则涵盖社交互动、文化氛围、工作学习环境等；暴露于化学物质或病原体的情况则涉及环境污染、食品安全、疾病流行等因素；心理压力则考虑生活节奏、工作压力、家庭关系等；B2：根据目标个体所处的环境数据，计算获得环境参数；将营养状况表征值YY、生活习惯表征值SS、外界影响表征值WJ进行数据处理，通过公式：，计算获得环境参数HJ，其中，、、为预设比例参数，且均大于0；B3：根据不同个体的生理特征参数以及环境参数，从而分析生理特征参数与环境参数之间的关联，并建立模型，从而根据环境参数对生理特征参数进行预测，从而预测目标功能基因的表达程度；B31：获取不同个体的生理特征参数SL以及环境参数HJ，并分别将不同个体的生理特征参数SL以及环境参数HJ打包成一组点位数据（SL，HJ）；B32：根据所有的点位数据，基于以环境参数HJ为X轴，生理特征参数SL为Y轴建立的二维坐标系中构建关联性分析点位图；B33：根据关联性分析点位图中的所有点位，通过最小二乘法，获得一条拟合直线，以及拟合直线方程：，其中，k表示为拟合直线的斜率，b表示为拟合直线的截距，且k和b取值为常数,y为纵坐标，为横坐标；B34：对目标功能基因的表达程度进行预测；将后续获得的环境参数代入拟合直线方程中，计算获得生理特征参数的预测值，从而根据生理特征参数的预测值对目标功能基因的表达程度进行预测。

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中国农业科学院作物科学研究所;三亚中国农业科学院国家南繁研究院，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街12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”。