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龙图腾网获悉湖南农业大学申请的专利基于神经网络的母源传递关键菌预测和筛选方法和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：CN119694401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411743239.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于神经网络的母源传递关键菌预测和筛选方法和系统是由沈海波;谭碧娥;王婧;马晓康;印遇龙设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的母源传递关键菌预测和筛选方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，公开了基于神经网络的母源传递关键菌预测和筛选方法，包括如下步骤：步骤1：获取母子微生物数据，形成数据集，并将数据集分为训练集和测试集；步骤2：构建基于注意力机制的神经网络模型，采用训练集、测试集对神经网络模型进行训练与调整，得到根据输入的母猪微生物数据预测仔猪微生物数据的神经网络模型；步骤3：通过逐一去除数据集中的母猪微生物数据中的菌属的方式对步骤2训练好的神经网络模型进行特征消融实验，得到对母源传递影响显著的关键菌。该方法利用了人工智能领域中先进的深度学习算法，通过分析母子微生物测序数据，构建一个能够预测母源关键菌的神经网络模型。该模型不仅能够从大规模微生物群落中提取对生长性能有关键影响的菌属，还可以通过对预测菌的定向培养组，筛选出影响关键表型的菌株。同时，本发明还提供了基于该方法的系统。

本发明授权基于神经网络的母源传递关键菌预测和筛选方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的母源传递关键菌预测和筛选方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取母子微生物数据，形成数据集，并将数据集分为训练集和测试集；所述母子微生物数据包括母猪微生物数据和仔猪微生物数据；所述母猪微生物数据和仔猪微生物数据为母猪和仔猪的属水平的特征信息；所述特征信息为微生物群落组成、菌属丰度、功能注释中的一种或多种组合； 步骤2：构建基于注意力机制的神经网络模型，采用训练集、测试集对神经网络模型进行训练与调整，得到根据输入的母猪微生物数据预测仔猪微生物数据的神经网络模型； 步骤3：通过逐一去除数据集中的母猪微生物数据中的菌属的方式对步骤2训练好的神经网络模型进行特征消融实验，得到对母源传递影响显著的关键菌； 所述神经网络模型由编码器、解码器和注意力机制构成； 所述编码器采用长短期记忆网络，用于对母猪微生物数据进行处理，提取出时序序列特征，并转换成为隐藏状态向量； 所述解码器采用长短期记忆网络，用于从隐藏状态向量中提取仔猪微生物组相关的信息，形成预测结果； 所述注意力机制用于计算注意力权重，以突出每个时间点和微生物特性对预测结果的贡献； ；； 其中和为可学习参数，是时间点t的隐藏状态向量。

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