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龙图腾网获悉湖南复瑞生物医药技术有限责任公司申请的专利一种用于生殖医学数据库的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：CN119964656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510450778.0，技术领域涉及：G16B50/00；该发明授权一种用于生殖医学数据库的构建方法及系统是由唐琳瑶;唐东峰;杨耀英设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于生殖医学数据库的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据库构建技术领域，尤其涉及一种用于生殖医学数据库的构建方法及系统。该方法包括以下步骤：获取患者生物组织样本；对患者生物组织样本进行生殖内分泌激素数据、胚胎形态学参数数据、免疫细胞功能数据及基因组变异数据获取；根据生殖内分泌激素数据对激素波动模式进行时序分析处理，得到内分泌动态特征数据；对胚胎形态学参数数据进行基于光的相干叠加特性的图像识别处理，并进行胚胎发育潜能评估，得到胚胎发育潜能数据；根据免疫细胞功能数据和基因组变异数据对患者个体异质性进行分层聚类处理，得到患者免疫‑遗传分型数据。本发明通过量子点传感技术和多通道微流控芯片实现了数据采集的标准化，解决了数据源头的异质性问题。

本发明授权一种用于生殖医学数据库的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于生殖医学数据库的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取患者生物组织样本；对患者生物组织样本进行生殖内分泌激素数据、胚胎形态学参数数据、免疫细胞功能数据及基因组变异数据获取，步骤S1包括： 步骤S11：获取患者生物组织样本； 步骤S12：将患者生物组织样本导入集成CdSeZnS核壳结构的量子点传感阵列的PDMS微流控芯片，从而得到生物样本分散流动数据，其中PDMS微流控芯片具有多通道结构，通道宽度为30-50； 步骤S13：在量子点传感阵列上对生物样本分散流动数据进行修饰特异性抗体，并对患者生物组织样本中的NK细胞、T细胞亚群、B细胞和单核细胞进行分选捕获，从而得到免疫细胞捕获数据，其中修饰特异性抗体包括CD56、CD3、CD4、CD8、CD19、CD14和HLA-DR； 步骤S14：对免疫细胞捕获数据进行525-655nm波长范围的多光谱激发，并记录量子点荧光共振能量转移信号变化，从而得到免疫细胞功能数据； 步骤S15：对患者生物组织样本进行生殖内分泌激素数据、胚胎形态学参数数据以及基因组变异数据获取，步骤S15包括： 步骤S151：对患者生物组织样本中的卵泡液进行微流体芯片电化学传感器阵列处理，从而得到初级内分泌数据流，其中微流体芯片电化学传感器阵列包含64个独立电极单元，每个单元表面修饰有针对雌二醇、孕酮、FSH和LH的特异性适配体； 步骤S152：利用28nm工艺制备的基于氮空位缺陷的钻石量子传感器对初级内分泌数据流进行pT级精度激素浓度检测，从而得到高精度内分泌浓度矩阵，其中钻石量子传感器的检测精度达到摩尔浓度，采样频率为300Hz； 步骤S153：对高精度内分泌浓度矩阵进行脉冲信号提取，从而得到激素分泌脉冲特征数据； 步骤S154：将激素分泌脉冲特征数据与时间序列标记结合，得到生殖内分泌激素数据； 步骤S155：对患者生物组织样本通过集成微流控培养腔和相位对比显微成像系统进行连续监测，从而得到胚胎动态发育图像序列，其中相位对比显微成像系统由频率可调的光学谐振腔和高速CMOS图像传感器组成； 步骤S156：对胚胎动态发育图像序列进行光相干处理，从而得到胚胎多参数形态特征集，其中光相干处理利用包含256×256阵列的集成微环谐振器的光子干涉计算单元实现； 步骤S157：对胚胎多参数形态特征集进行光学计算处理，从而得到胚胎形态学参数数据，其中胚胎形态学参数数据包括卵裂速率、卵裂对称性、囊胚腔形成动力学和染色体整倍性预测值； 步骤S158：对患者生物组织样本中提取的核酸进行生殖相关变异位点分析，从而得到基因组变异数据； 步骤S2：根据生殖内分泌激素数据对激素波动模式进行时序分析处理，得到内分泌动态特征数据；对胚胎形态学参数数据进行基于光的相干叠加特性的图像识别处理，并进行胚胎发育潜能评估，得到胚胎发育潜能数据； 步骤S3：根据免疫细胞功能数据和基因组变异数据对患者个体异质性进行分层聚类处理，得到患者免疫-遗传分型数据，其中分层聚类处理通过32×32双层氧化物结构的忆阻器阵列实现，各忆阻器具有64个可调电导状态，步骤S3包括： 步骤S31：利用32×32双层氧化物结构的忆阻器阵列对免疫细胞功能数据以及基因组变异数据进行特征降维处理，从而得到高维特征压缩表示，其中各忆阻器具有64个可调电导状态； 步骤S32：对高维特征压缩表示进行非线性转换，并施加±0.8V至±1.2V脉冲序列调控忆阻器导电状态，从而得到非线性特征映射矩阵； 步骤S33：在非线性特征映射矩阵上识别自然聚类结构，从而得到初步聚类分组数据； 步骤S34：对初步聚类分组数据进行基于忆阻器阵列中的忆阻器网络的特征向量相似度计算，从而得到免疫-遗传亚型数据； 步骤S35：根据免疫-遗传亚型数据模拟复杂信息流动，从而得到分型稳定性指数； 步骤S36：根据分型稳定性指数对免疫-遗传亚型数据中各亚型的关键驱动因素进行识别，并进行高维特征重要性排序，从而得到亚型特征谱数据； 步骤S37：根据亚型特征谱数据以及分型稳定性指数计算单元构建层次化分类树，得到患者免疫-遗传分型数据； 步骤S4：对内分泌动态特征数据、胚胎发育潜能数据以及患者免疫-遗传分型数据进行多维特征融合处理，并构建同态加密的分布式知识图谱索引，得到生殖医学数据库结构，步骤S4包括： 步骤S41：对内分泌动态特征数据、胚胎发育潜能数据以及患者免疫-遗传分型数据进行统一数学表示转换，从而得到多维联合张量表示； 步骤S42：对多维联合张量表示进行跨模态特征对齐，从而得到对齐特征空间数据； 步骤S43：构建基于硅光子芯片的异构图神经网络，利用异构图神经网络对对齐特征空间数据进行关联建模，得到多模态关联图结构数据，其中异构图神经网络集成1024个可编程微环谐振器作为图节点； 步骤S44：在多模态关联图结构数据上提取持久同调特征，识别跨数据类型的稳定模式，从而得到多层次临床关联模式数据； 步骤S45：对多层次临床关联模式数据进行同态加密处理，从而得到加密临床关联数据； 步骤S46：通过分布式账本技术根据加密临床关联数据构建知识图谱索引结构，从而得到初级知识图谱框架数据； 步骤S47：在初级知识图谱框架上部署时态逻辑推理引擎，并建立安全访问控制机制，从而得到生殖医学数据库结构; 步骤S158包括以下步骤： 步骤S1581：对患者生物组织样本中提取的核酸进行基于石墨烯纳米孔阵列的单分子测序，从而得到单碱基分辨率的DNA通过信号； 步骤S1582：通过多通道石墨烯晶体管阵列对DNA通过信号进行并行采集以及处理，从而得到基因组原始读序数据，其中多通道石墨烯晶体管阵列的灵敏度达到检测到单个DNA分子通过引起的电流变化； 步骤S1583：对基因组原始读序进行碱基准确性校验处理，得到高精度基因组测序数据； 步骤S1584：利用忆阻器神经形态计算单元对高精度基因组测序数据进行生殖相关变异位点分析，从而得到基因组变异数据，其中基因组变异数据包括生殖相关基因的单核苷酸多态性、拷贝数变异和结构变异信息；包括：利用卷积神经网络CNN对测序数据进行特征提取，将DNA序列转换为数值矩阵，并进行模式匹配分析；采用长短时记忆LSTM网络识别生殖相关基因的变异位点，包括单核苷酸多态性SNP、拷贝数变异CNV和结构变异SV；系统采用基因组数据库中的已知变异数据进行训练，并通过贝叶斯推断计算每个变异的发生概率；最终，提取出可能影响生殖功能的关键基因变异，并按照其影响程度进行分类，得到患者的基因组变异数据。

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