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龙图腾网获悉北京大学成都前沿交叉生物技术研究院;北京大学申请的专利细胞表征模型预训练方法、细胞下游任务处理方法、设备、存储介质和程序产品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：CN119832987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411742754.4，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权细胞表征模型预训练方法、细胞下游任务处理方法、设备、存储介质和程序产品是由林一瀚;仉迪;王念儒;邓艺涵设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本细胞表征模型预训练方法、细胞下游任务处理方法、设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及生物技术领域，提供一种细胞表征模型预训练方法、细胞下游任务处理方法、设备、可读存储介质和程序产品，能够提高细胞表征准确性。细胞表征模型预训练方法包括：确定细胞样本集的多个特征基因，及获取细胞样本集中多个样本细胞各自对应的第一特征基因序列；根据多个特征基因匹配得到多条用于实现不同生物学功能的基因通路；由待训练的细胞表征模型根据各第一特征基因序列和各基因通路，确定各样本细胞对应的细胞编码信息，根据细胞编码信息预测各样本细胞对应的第二特征基因序列；根据样本细胞对应的第二特征基因序列与第一特征基因序列的差异，调整细胞表征模型，直到满足训练结束条件，得到预训练的细胞表征模型。

本发明授权细胞表征模型预训练方法、细胞下游任务处理方法、设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种细胞表征模型预训练方法，其特征在于，所述方法包括： 确定细胞样本集的多个特征基因，及获取所述细胞样本集中多个样本细胞各自对应的第一特征基因序列； 根据所述多个特征基因匹配得到多条用于实现不同生物学功能的基因通路；所述基因通路通过如下步骤获取：将所述多个特征基因输入到多个通路构建网络；多个所述通路构建网络分别对应有不同通路构建规则，不同通路构建规则基于不同维度表征生物学功能的实现过程；由每个所述通路构建网络根据对应的通路构建规则，确定所述多个特征基因中实现关联生物学功能的多个特征基因，并根据所述实现关联生物学功能的多个特征基因输出对应的无向图；根据输出的各所述无向图，得到所述多个特征基因的各条基因通路；每条所述基因通路中包括实现所述基因通路对应的生物学功能时涉及的各个特征基因； 由待训练的细胞表征模型根据各所述第一特征基因序列和各所述基因通路，确定各所述样本细胞对应的细胞编码信息，根据所述细胞编码信息预测各所述样本细胞对应的第二特征基因序列； 根据所述样本细胞对应的所述第二特征基因序列与所述第一特征基因序列的差异，调整所述细胞表征模型，直到满足训练结束条件，得到预训练的细胞表征模型； 其中，所述由待训练的细胞表征模型根据各所述第一特征基因序列和各所述基因通路，确定各所述样本细胞对应的细胞编码信息，包括： 根据多个样本细胞各自对应的第一特征基因序列，以及预先获取的各所述第一特征基因序列中每个特征基因的基因表达量，构建第一矩阵；所述第一矩阵中的每一行对应于一所述样本细胞，每一列对应于一所述特征基因，每个矩阵元素表征所述样本细胞的所述特征基因的基因表达量；根据各所述基因通路构建第二矩阵；所述第二矩阵中的每一行对应于一所述特征基因，每一列对应于一所述基因通路，每个矩阵元素表征所述特征基因是否包含于所述基因通路中；由待训练的细胞表征模型对所述第一矩阵和所述第二矩阵的乘积进行特征提取，根据特征提取结果获取各所述样本细胞对应的细胞编码信息； 其中，所述由待训练的细胞表征模型根据各所述第一特征基因序列和各所述基因通路，确定各所述样本细胞对应的细胞编码信息，根据所述细胞编码信息预测各所述样本细胞对应的第二特征基因序列，包括： 对各所述第一特征基因序列中的部分特征基因进行遮罩处理，得到对应的特征基因掩码序列，由待训练的细胞表征模型根据各所述特征基因掩码序列和各所述基因通路确定各所述样本细胞对应的细胞编码信息；根据所述细胞编码信息对各所述特征基因掩码序列中的遮罩部分进行特征基因预测，根据预测结果得到各所述样本细胞对应的第二特征基因序列。

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大学成都前沿交叉生物技术研究院;北京大学，其通讯地址为：610095 四川省成都市高新区桂溪街道天府五街200号菁蓉汇7号楼A区2楼203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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