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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利细菌基因组的基因簇识别方法、装置、设备及存储介质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：CN119811497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411789998.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权细菌基因组的基因簇识别方法、装置、设备及存储介质是由杜智华;钟宁宇设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本细菌基因组的基因簇识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种细菌基因组的基因簇识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：利用预处理单元、ESM蛋白质语言单元、余弦近似度计算单元、归一化逐点互信息单元、术语频率‑逆文档频率单元、图卷积单元、BERT单元及softmax函数单元构建基因簇识别模型；将细菌基因组的BGC序列训练样本输入基因簇识别模型，利用交叉熵损失函数对基因簇识别模型进行训练，并利用Adam优化器对训练过程进行迭代优化；将待识别的细菌基因组的BGC序列数据集输入目标基因簇识别模型进行识别；对初步识别结果中的片段进行修正，得到最终识别结果；通过构建邻接矩阵并将其输入图卷积单元，提取BGC序列中Pfam结构域节点蕴含的全局特征，提高了模型的识别预测性能。

本发明授权细菌基因组的基因簇识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种细菌基因组的基因簇识别方法，特征在于，包括： 步骤100、获取预处理单元、ESM蛋白质语言单元、余弦近似度计算单元、归一化逐点互信息单元、术语频率-逆文档频率单元、图卷积单元及BERT单元，利用所述预处理单元、ESM蛋白质语言单元、余弦近似度计算单元、归一化逐点互信息单元、术语频率-逆文档频率单元、图卷积单元、BERT单元及softmax函数单元构建基因簇识别模型； 步骤200、将细菌基因组的BGC序列训练样本输入所述基因簇识别模型，利用交叉熵损失函数对所述基因簇识别模型进行训练，并利用Adam优化器对训练过程进行迭代优化，得到目标基因簇识别模型； 步骤300、将待识别的细菌基因组的BGC序列数据集输入所述目标基因簇识别模型进行识别，得到初步识别结果； 步骤400、对所述初步识别结果中的片段进行修正，得到最终识别结果； 其中，所述余弦近似度计算单元用于计算Pfam结构域节点的嵌入向量的相似度，所述归一化逐点互信息单元、术语频率-逆文档频率单元用于构建Pfam结构域节点邻接矩阵，所述图卷积单元用于提取Pfam结构域节点全局特征； 所述步骤200包括： 步骤210、利用所述预处理单元将所述BGC序列转换为Pfam序列； 步骤220、利用所述ESM蛋白质语言单元提取所述Pfam序列的嵌入向量； 步骤230、根据Pfam数据库并利用所述余弦近似度计算单元计算所述嵌入向量的相似度； 步骤240、根据所述相似度对BGC序列进行数据增强，得到增强BGC序列； 步骤250、根据输入的BGC序列，并利用所述归一化逐点互信息单元及术语频率-逆文档频率单元构建Pfam邻接矩阵； 步骤260、将所述Pfam邻接矩阵输入所述图卷积单元，提取Pfam全局特征； 步骤270、将所述Pfam全局特征输入所述BERT单元，利用所述BERT单元将所述Pfam全局特征与增强BGC序列中的局部特征进行特征融合，获取第一融合特征； 步骤280、将所述第一融合特征输入所述softmax函数单元，得到初步识别结果。

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