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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于RNA测序的癌症溯源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：CN115798594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211567334.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于RNA测序的癌症溯源方法是由方韩;俞容山设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RNA测序的癌症溯源方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RNA测序的癌症溯源方法，包括以下步骤：S1、获取癌症数据中的TCGAFRESH数据、TCGAFFPE数据和TCGAMETASTATIC数据，并对癌症数据进行预处理；S2、基于transformer模型搭建癌症溯源网络模型；S3、采用预处理后的TCGAFRESH数据，对癌症溯源网络模型进行训练，得到训练后的癌症溯源网络模型；S4、将预处理后的TCGAFFPE数据和TCGAMETASTATIC数据作为测试数据，将两个测试数据集分别送入训练后的癌症溯源网络模型中，对癌症进行分类溯源；本发明将transformer模型应用到了两万维RNA测序数据上，且可以使用所有的基因作为输入，不会存在基因筛选导致的丢失原始基因信息的问题，可有效提高癌症溯源分类的精确度。

本发明授权一种基于RNA测序的癌症溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RNA测序的癌症溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取癌症数据中的TCGAFRESH数据、TCGAFFPE数据和TCGAMETASTATIC数据，并对癌症数据进行预处理； S2、基于transformer模型搭建癌症溯源网络模型； 步骤S2的具体过程为： S21、使用一维卷积对RNA测序数据进行处理，将原始RNA数据x转换为适合transformer模型处理的数据xe，其中，x∈R1xW，xe∈RNxP，W为基因个数，P为每个嵌入表示的维数，为256维，N=WP，每个卷积得到的结果为嵌入表示； S22、将可学习的类别嵌入表示与卷积得到的嵌入表示进行拼接； S23、将拼接后的嵌入表示与对应的位置嵌入表示进行相加，保留位置信息，得到输入数据； S24、将输入数据输入到编辑器TransformerEncoder中，编辑器TransformerEncoder由多头自注意力模块和MLP模块组成，并在这两个模块前应用Layernorm操作，且每个模块都用残差连接，编辑器TransformerEncoder的层数一共为4层， S25、得到可学习的类别嵌入表示在编辑器TransformerEncoder对应的输出表示，将得到的结果输入到两层全连接网络中，获得32维输出，每维为各个癌症类别的概率，利用真实标签与transformer模型输出的概率计算交叉熵损失函数并优化transformer模型，得到癌症溯源网络模型；所述损失函数为： 其中，K为类别数，y为真实标签，如果类别为i，则为1，否则为0，表示网络输出的癌症的概率，表示网络输出的第i个类癌症的概率； S3、采用预处理后的TCGAFRESH数据，对癌症溯源网络模型进行训练，得到训练后的癌症溯源网络模型； S4、将预处理后的TCGAFFPE数据和TCGAMETASTATIC数据作为测试数据，将两个测试数据集分别送入训练后的癌症溯源网络模型中，对癌症进行分类溯源。

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