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龙图腾网获悉中山大学申请的专利H3N2流感病毒抗原性动态演化分析方法及装置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：CN119832993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510086854.4，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权H3N2流感病毒抗原性动态演化分析方法及装置是由杜向军;周辉鑫;石睿;韩文杰;冯镜儒;吴世杰;胡俊宇设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本H3N2流感病毒抗原性动态演化分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种H3N2流感病毒抗原性动态演化分析方法及装置，用于解决当前H3N2流感病毒抗原分析方法中存在的预测准确性较差、局限性较大且难以准确识别抗原簇及其演变规律的问题。所述方法包括：获取H3N2流感病毒的多个神经氨酸酶病毒对以及多个有效抗原特征；基于多个有效抗原特征对多个神经氨酸酶病毒对进行特征量化，构建抗原关系预测数据集；根据抗原关系预测数据集对预先构建的双层预测模型进行模型训练，获得抗原相似性预测模型；将待测神经氨酸酶序列数据输入至抗原相似性预测模型进行抗原关系预测；基于抗原关系预测结果构建抗原相关性网络，并对抗原相关性网络进行网络聚类，获得H3N2流感病毒的抗原演化分析结果。

本发明授权H3N2流感病毒抗原性动态演化分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种H3N2流感病毒抗原性动态演化分析方法，其特征在于，包括： 获取H3N2流感病毒的多个神经氨酸酶病毒对以及多个经序列筛选双重优化和特征选择处理的有效抗原特征； 基于所述多个有效抗原特征对所述多个神经氨酸酶病毒对进行特征量化，并基于特征量化后每个所述神经氨酸酶病毒对所对应的多个有效抗原特征值，构建抗原关系预测数据集； 根据所述抗原关系预测数据集对预先构建的双层预测模型进行模型训练，获得抗原相似性预测模型； 将待测神经氨酸酶序列数据输入至所述抗原相似性预测模型进行抗原关系预测； 基于抗原关系预测结果构建抗原相关性网络，并对所述抗原相关性网络进行网络聚类，获得H3N2流感病毒的抗原演化分析结果； 其中，所述双层预测模型包括一层基础预测模型以及二层综合预测模型；所述一层基础预测模型包括多个不同的预测子模型；所述根据所述抗原关系预测数据集对预先构建的双层预测模型进行模型训练，获得抗原相似性预测模型，包括： 将所述抗原关系预测数据集按照预设划分比例划分为抗原关系预测训练集以及抗原关系预测测试集； 通过所述抗原关系预测训练集分别对各个所述预测子模型进行模型训练； 将各个所述预测子模型的预测结果输入至所述二层综合预测模型进行基于综合预测的模型训练； 在模型训练过程中，采用交叉验证对各个所述预测子模型的预测结果进行分层训练，并通过网格调参和随机调参分别对所述二层综合预测模型以及各个所述预测子模型进行模型参数优化； 采用所述抗原关系预测测试集对训练后二层综合预测模型以及各个训练后预测子模型进行模型评价，并输出最终的抗原相似性预测模型。

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