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龙图腾网获悉北京脑科学与类脑研究中心;西安交通大学申请的专利基于深度学习和集束搜索的系统发育树构建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：CN115965082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310132869.0，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权基于深度学习和集束搜索的系统发育树构建方法及系统是由张力;黄丽娟;孙晋楠;王志成;祖建设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和集束搜索的系统发育树构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和集束搜索的系统发育树构建方法及系统，预定义演化场景，每个场景的演化参数参考真实世界的生物序列属性进行设定，并根据预设的参数模拟系统发育树及对应的多序列比对数据制作训练集、验证集和测试集；构建以卷积神经网络和长短期记忆神经网络为核心的深度学习分类器，使用训练集和验证集对深度学习分类器进行训练和验证，使用测试集测试深度学习分类器的准确性；基于训练好的深度学习分类器及滑动窗口方法对四序列数据的所有子四序列树进行分类预测；结合改进的逐步添加方法和四序列树分类预测结果对多序列数据进行系统发育树重构，得到完整重建结果，实现对不同物种数量与不同序列长度条件下进行系统发育树构建。

本发明授权基于深度学习和集束搜索的系统发育树构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和集束搜索的系统发育树构建方法，其特征在于，包括以下步骤：数据 S1、定义12个演化场景，每个场景的演化参数参考真实世界的生物序列属性进行设定，根据每个演化场景的序列特性设置模拟参数，包括序列长度、非叶结点枝长分布、叶结点枝长分布、平均序列分歧度、替换与INDEL的比率、INDEL的长度分布、最大INDEL长度、不可变位点比率，基于模拟参数模拟四序列系统发育树及其对应固定长度的多序列比对数据，将多序列比对作为监督学习的数据，对应的四序列系统发育树的类别作为监督学习的分类标签，构成监督学习数据集，最后将监督学习数据集划分为训练集、验证集和测试集； S2、使用步骤S1构建的监督学习数据集构建以卷积神经网络和长短期记忆神经网络为核心的三分类深度学习分类器，使用步骤S1的训练集、验证集、测试集分别用作深度学习分类器的训练、验证和测试，得到训练好的深度学习分类器； S3对非固定长度的四序列比对数据，利用滑动窗口算法划分成多个固定长度的子四序列比对，再利用步骤S2得到的三分类深度学习分类器对子四序列比对进行分类预测，每个子四序列比对的分类预测结果为一个3维的概率分布向量，每一维向量给出3种拓扑各自对应的概率，选择所有子四序列比对的最大概率分布预测结果，得到非固定长度的四序列比对分类结果； S4、对于非固定长度的多序列比对数据，首先采样所有非固定长度的四序列比对，并根据步骤S3对非固定长度的四序列比对数据的分类预测方法进行预测，得到所有四序列比对的预测结果，最后根据所有四序列比对的结果，结合改进的逐步添加方法和集束搜索策略进行非固定长度的、任意序列个数的系统发育树重构。

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北京脑科学与类脑研究中心;西安交通大学，其通讯地址为：102206 北京市昌平区生命园路20号院6号楼0509室；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”。

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