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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于馬爾科夫模型的噬菌體分類(lèi)的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116013417B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211639837.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B40/00；該發(fā)明授權(quán)基于馬爾科夫模型的噬菌體分類(lèi)的方法是由彭友松;盧聰毓設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于馬爾科夫模型的噬菌體分類(lèi)的方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了基于馬爾科夫模型的噬菌體分類(lèi)的方法，以科層級(jí)為例，對(duì)某個(gè)科構(gòu)建的馬爾科夫模型，計(jì)算該模型與其他科的病毒基因組的對(duì)數(shù)似然值LL，使用這些LL值擬合高斯分布的均值和方差從而得到該模型的對(duì)數(shù)似然值LL的高斯分布。在應(yīng)用時(shí)，針對(duì)未分類(lèi)的基因組得到LL值后，依據(jù)模型的高斯分布計(jì)算得到P值。后續(xù)可以根據(jù)P值劃定可信度門(mén)檻。本發(fā)明不僅對(duì)較短的基因組片段如幾千堿基對(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行更準(zhǔn)確的分類(lèi)學(xué)分類(lèi)指定，而且對(duì)與已知病毒基因組同源性較低的基因組片段預(yù)測(cè)指定準(zhǔn)確的分類(lèi)學(xué)分類(lèi)。

本發(fā)明授權(quán)基于馬爾科夫模型的噬菌體分類(lèi)的方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于馬爾科夫模型的噬菌體分類(lèi)的方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.將NCBI噬菌體基因組使用Prodigal翻譯成蛋白質(zhì)序列，建立蛋白質(zhì)庫(kù)T； S2.取所述蛋白質(zhì)庫(kù)T的蛋白質(zhì)序列，計(jì)算長(zhǎng)度為k的肽段肽段狀態(tài)下相鄰的下一個(gè)氨基酸Nxk+1的條件概率；Nx1...Nxk為長(zhǎng)度為肽段x1...xk在蛋白庫(kù)T中的數(shù)量，Nx1...Nxk+1為長(zhǎng)度為肽段x1...xk+1在蛋白庫(kù)T中的數(shù)量，得到k階馬爾科夫模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，α為可以調(diào)整的偽計(jì)數(shù)，見(jiàn)式1 將未分類(lèi)基因組使用Prodigal翻譯成蛋白質(zhì)，獲得未分類(lèi)基因組的蛋白質(zhì)序列V＝y(tǒng)1...yN，根據(jù)式1計(jì)算所述未分類(lèi)基因組的蛋白質(zhì)序列與蛋白質(zhì)庫(kù)T的對(duì)數(shù)似然值LL，yi+k為起點(diǎn)為i時(shí)的k長(zhǎng)度的肽段，yi+k-1為起點(diǎn)為i時(shí)的k-1長(zhǎng)度的肽段，將這兩個(gè)肽段代入1式中得到的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣PT，然后對(duì)未分類(lèi)基因組的蛋白質(zhì)序列V得到的所有概率值取Log累加后取均值得到對(duì)數(shù)似然值LL，見(jiàn)式2 將所述LL擬合高斯分布的均值和方差，獲得所述馬爾科夫模型的LL的高斯分布和P值； S3.所述LL得分最高所對(duì)應(yīng)馬爾科夫模型的基因組即為預(yù)測(cè)的噬菌體基因組。

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