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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种宏基因组质粒识别方法、系统、终端及存储介质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：CN119541645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510101408.6，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权一种宏基因组质粒识别方法、系统、终端及存储介质是由张艺博;刘云;刘富;侯涛;康冰;段继鲁;曹晓聪设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种宏基因组质粒识别方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种宏基因组质粒识别方法、系统、终端及存储介质，涉及生物信息学DNA数据挖掘领域，所述方法包括：获取目标基因组重叠群，根据基因预测工具进行编码，得到输入特征向量，基于比对工具和预先构建的比对库，进行比对，得到基因组特征；将所述输入特征向量输入到改进的Transformer模型中，输出第一分类分数；将所述基因组特征输入到随机森林模型中，得到第二分类分数；根据基于注意力机制的分类模型，分别对所述第一分类分数和所述第二分类分数进行聚合，得到第一矩阵和第二矩阵，根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，得到质粒识别分数。本发明通过两种模型的识别，并将对应的结果进行融合，从而可以准确识别质粒。

本发明授权一种宏基因组质粒识别方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种宏基因组质粒识别方法，其特征在于，所述宏基因组质粒识别方法包括：获取目标基因组重叠群，根据基因预测工具对所述目标基因组重叠群进行编码，得到输入特征向量，基于比对工具和预先构建的比对库，对所述目标基因组重叠群进行比对，得到基因组特征；将所述输入特征向量输入到改进的Transformer模型中，通过改进的Transformer模型中的嵌入层、注意力层和全连接层进行质粒识别，输出第一分类分数，其中，所述注意力层包括门控注意力单元和混合块注意力单元；将所述基因组特征输入到随机森林模型中，并根据所述随机森林模型中每个决策树的投票结果得到第二分类分数；根据基于注意力机制的分类模型，分别对所述第一分类分数和所述第二分类分数进行聚合，得到第一矩阵和第二矩阵，根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，得到质粒识别分数；所述根据基因预测工具对所述目标基因组重叠群进行编码，得到输入特征向量，具体包括：根据基因预测工具对所述目标基因组重叠群中的蛋白质进行预测，得到多个预测蛋白质，并将所有所述预测蛋白质与预先设置的参考质粒蛋白质簇进行比对，得到多个比对结果；判断每个比对结果是否高于预设阈值，得到对应的多个判断结果，根据所有的判断结果生成输入特征向量；所述基于比对工具和预先构建的比对库，对所述目标基因组重叠群进行比对，得到基因组特征，具体包括：预先获取数据集库中的蛋白质序列，根据数据集库中的蛋白质序列，构建比对库；根据目标工具对所述目标基因组重叠群进行基因预测，得到多个基因预测蛋白质，根据比对工具对所有的所述基因预测蛋白质与比对库进行比对，得到基因组特征；所述根据基于注意力机制的分类模型，分别对所述第一分类分数和所述第二分类分数进行聚合，得到第一矩阵和第二矩阵，根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，得到质粒识别分数，具体包括：根据所述基于注意力机制的分类模型对所述第一分类分数和所述第二分类分数进行聚合得到所述第一矩阵；获取染色体标记出现频率和质粒标记出现频率，并基于所述基于注意力机制的分类模型，计算得到所述第二矩阵；对所述第一矩阵和所述第二矩阵进行逐行相乘，并进行列平均和归一化，得到质粒识别分数。

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