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龙图腾网恭喜南通大学附属医院申请的专利一种中性粒细胞分化轨迹推断方法及系统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：CN119993281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510460330.7，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种中性粒细胞分化轨迹推断方法及系统是由陆洋;王璐;范义辉;黄莉莉;孙晨靓设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中性粒细胞分化轨迹推断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种中性粒细胞分化轨迹推断方法及系统，涉及细胞分化轨迹分析技术领域，该中性粒细胞分化轨迹推断方法包括以下步骤：获取中性粒细胞的基因表达数据，对中性粒细胞的基因表达数据进行特征选择处理；基于深度学习法对基因表达数据集进行特征映射处理；并利用贝叶斯信息准则评估备选模型的评分，根据评分结果筛选评分最高的备选模型作为最佳因果模型；根据最佳模型中的因果关系网络构建分化轨迹网络，并根据分化轨迹网络对中性粒细胞进行分化轨迹推断，得到中性粒细胞分化轨迹的预测结果。本发明能够得到中性粒细胞分化轨迹的预测结果，有助于揭示中性粒细胞分化的动态过程和调控机制。

本发明授权一种中性粒细胞分化轨迹推断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种中性粒细胞分化轨迹推断方法，其特征在于，该中性粒细胞分化轨迹推断方法包括以下步骤： S1、基于单细胞转录组测序技术，获取中性粒细胞的基因表达数据，并通过动态相关度的特征选择算法对中性粒细胞的基因表达数据进行特征选择处理，得到基因表达数据集； S2、基于深度学习法对基因表达数据集进行特征映射处理，并基于映射结果，构建多个备选因果模型；并利用贝叶斯信息准则评估备选模型的评分，根据评分结果筛选评分最高的备选模型作为最佳因果模型； S3、根据最佳模型中的因果关系网络构建分化轨迹网络，并根据分化轨迹网络对中性粒细胞进行分化轨迹推断，得到中性粒细胞分化轨迹的预测结果； 所述基于单细胞转录组测序技术，获取中性粒细胞的基因表达数据，并通过动态相关度的特征选择算法对中性粒细胞的基因表达数据进行特征选择处理，得到基因表达数据集包括以下步骤： S11、通过单细胞转录组测序技术收集中性粒细胞的基因表达数据，构建基因表达矩阵，并对基因表达矩阵进行预处理；根据预处理结果获取中性粒细胞的基因特征； S12、根据中性粒细胞的基因特征，结合细胞的分化状态，通过聚类算法为每个基因特征生成类标签； S13、通过计算每个基因特征对类标签的条件互信息，并结合动态相关度权重算法，确定基因特征的动态相关度权重；根据基因特征的动态相关度权重，通过迭代的方式对性粒细胞的基因特征进行选择，并根据选择结果构建标准基因表达数据集； 所述通过计算每个基因特征对类标签的条件互信息，并结合动态相关度权重算法，确定基因特征的动态相关度权重；根据基因特征的动态相关度权重，通过迭代的方式对性粒细胞的基因特征进行选择，并根据选择结果构建标准基因表达数据集包括以下步骤： S131、初始化基因表达数据集，并根据中性粒细胞所有的基因特征构建候选特征集； S132、对于候选特征集中的基因特征，计算每个基因特征与类标签的条件互信息值，并选取条件互信息值最大的基因特征，从候选特征集中移除至基因表达数据集中，更新基因表达数据集和候选特征集； S133、对于更新后的基因表达数据集和候选特征集，计算候选特征集中每个基因特征对基因表达数据集中每个基因特征的额外新增信息量； S134、根据候选特征集中每个基因特征对基因表达数据集中每个基因特征的额外新增信息量，利用动态相关度权重算法计算当前候选特征集中每个基因特征的动态相关度权重； S135、根据动态相关度权重，从候选特征集中选取权重值最大的基因特征，将其加入基因表达数据集，并从候选特征集中移除，重复步骤S133-S135，直至基因表达数据集中基因特征的数量达到预设的阈值为止，得到最终的基因表达数据集； 所述对于更新后的基因表达数据集和候选特征集，计算候选特征集中每个基因特征对基因表达数据集中每个基因特征的额外新增信息量的计算公式为： 式中，extraX K ,R表示候选特征集中每个基因特征X K 对基因表达数据集R中每个基因特征X R 的额外新增信息量； ∣R∣表示基因表达数据集R中基因特征的数量； Y表示类标签； IX R ;Y表示基因特征X S 和类标签Y之间的互信息值； IX R ;Y∣X K 表示基因特征X R 和类标签Y之间的条件互信息值； HX R 表示基因特征X R 的信息熵； HY表示类标签Y的信息熵。

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