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龙图腾网获悉石家庄博瑞迪生物技术有限公司申请的专利基于靶向测序判别未知外源片段插入转基因事件的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：CN119724332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411874203.3，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于靶向测序判别未知外源片段插入转基因事件的方法是由何伊琳;叶伟健;蓝昊发;康静童;陈兴明;尉思;张嘉楠;许彦芬设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于靶向测序判别未知外源片段插入转基因事件的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于靶向测序判别未知外源片段插入转基因事件的方法，涉及转基因技术判别领域。本发明能够精准地识别转基因事件的插入位置，即使外源基因插入到重复序列区域，也能够有效区分转基因与非转基因序列；通过对质控后的测序数据进行分类与计数，并结合机器学习模型对比例波动范围进行优化，显著提升了判定转基因事件的准确性；贝叶斯优化方法的引入，更是能够进一步提升模型对转基因事件性质判断的精度和可靠性，避免了传统方法中的偏差和误差。

本发明授权基于靶向测序判别未知外源片段插入转基因事件的方法在权利要求书中公布了：1.基于靶向测序判别未知外源片段插入转基因事件的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过比对模型，确认目标转基因事件的转化体序列中，外源序列与参考基因组序列的交汇位置，所述位置即为断点； S2.将待测样本进行二代测序，得到原始的cleanreads，并与转化体序列进行比对，生成BAM文件；对BAM文件中的比对信息进行质控，确保比对的映射质量≥40，并且比对仅包括一个CIGAR操作； S3.根据质控后的比对结果，将reads分类为Ref_read、Cross_reads和GMO_reads三种类型；对三种类型的reads进行计数，并通过以10为底的对数变换方式对计数结果进行矫正； S4.计算不同类别reads间的比例，并通过机器学习优化比例波动范围，判断材料的性质； 将reads分类为Ref_read、Cross_reads和GMO_reads三种类型的具体类型如下： 与参考基因组部分完全比对的reads； 与参考基因组部分比对，并与外源序列部部分比对分的reads，即跨过断点的reads； 与外源序列部分完全比对的reads； 所述步骤S4具体包括以下子步骤： S401.根据reads的分类结果，计算每类reads的数量，得到不同类别reads间的比例，并将不同类别reads间的比例作为模型输入的特征； S402.将最大化分类准确率作为优化目标； S403.定义贝叶斯优化的超参数空间； S404.构建目标函数，通过选择不同的比例阈值和波动范围，调整分类精度； S405.将高斯过程作为代理模型，预测目标函数的行为，并根据当前的评估结果来指导下一个评估点；将期望改进作为采集函数，选择一个能够提高模型性能的最优超参数组合；通过迭代更新代理模型，利用采集函数引导贝叶斯优化寻找最优超参数；每次迭代后，目标函数返回的评估结果； S406.通过贝叶斯优化得到最优的参数组合，使用优化后的比例关系判断材料的转基因性质。

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