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龙图腾网获悉福州市疾病预防控制中心申请的专利一种基于深度学习的呼吸道病毒新变异体的预警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：CN120544672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511042129.3，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权一种基于深度学习的呼吸道病毒新变异体的预警方法是由张晓阳;徐幽琼;陈清泉;郑霄雁;孙梦彩;黄若酩;李亚龙;黄绮娴;林少辉设计研发完成，并于2025-07-28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呼吸道病毒新变异体的预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及病毒数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的呼吸道病毒新变异体的预警方法，通过变异特征提取，将呼吸道病毒最容易变异的三个节点作为变异特征进行提取，即RNA本身不稳定产生的变异、核苷酸翻译为氨基酸时产生的错误产生的变异以及基因片段重组产生的变异，即量化病毒在核苷酸层面的变异活跃度，蛋白质层面的功能改变，评估基因重组导致新变异体产生的风险，重组事件的增大则意味着增加变异体的概率增大；并且将传播特征加入深度学习中，模型可自动学习新型变异体的变异‑传播关联模式，进而预测呼吸道病毒变异体的流行爆发趋势，进而实现提前预警；各种数据实时更新，能够根据最新的预测效果实现快速预警。

本发明授权一种基于深度学习的呼吸道病毒新变异体的预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的呼吸道病毒新变异体的预警方法，其特征在于，包括： 数据收集与预处理，收集呼吸道病毒的全基因组序列数据、呼吸道病毒每日的新增病例数量和传播范围； 变异特征提取，计算核苷酸变异指数，；将核苷酸序列翻译为氨基酸序列，计算氨基酸变异系数，=α×；计算基因片段重组风险值，=β×1-；定义变异传播加速因子=γ×++； 其中，为病毒序列长度，为对每个位点取最大变异频率，n为核苷酸种类数，为第i个位点第j种核苷酸出现的次数；为表示同一病毒序列群体中，第i个位点上所有核苷酸类型的总出现次数；α为调整系数，为氨基酸序列长度，为上发生替换的位点数量；β为调整系数，为相同碱基数量，为重组片段长度； 传播特征提取，通过每日新增病例数和传播范围计算传播速度和范围扩展率，构建范围扩张指数=×； 构建深度学习模型，采用CNN和LSTM结合的架构，将、、、、、作为输入，以是否发生新变异体流行暴发作为输出标签；构建好的模型输入新数据输出预测概率值； 所述传播速度=，其中为第t天的新增病例数量，为第t-1天的新增病例数量； 所述范围扩展率=，其中为第t天的呼吸道病毒传播的地区数量，为第t-1天的呼吸道病毒传播的地区数量； 采用CNN和LSTM结合的架构，CNN提取病毒序列变异特征的局部模式，LSTM处理传播数据的时间序列动态变化趋势； α为根据历史数据回归分析得到的权重系数，用于量化氨基酸变异对病毒传播能力的影响程度； β根据不同病毒类型设定的调整系数。

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