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龍圖騰網獲悉廣東外語外貿大學申請的專利一種基于少樣本學習的基因組變異檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119993261B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510076029.6，技術領域涉及：G16B20/20；該發明授權一種基于少樣本學習的基因組變異檢測方法及系統是由彭瓊;任亞峰;王子霖設計研發完成，并于2025-01-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于少樣本學習的基因組變異檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于少樣本學習的基因組變異檢測方法及系統，涉及自然語言處理技術領域。該方法構建的基因組變異檢測模型創新性地集成了自適應記憶模塊、監督對比學習模塊和正交遷移模塊，其中，自適應記憶模塊通過動態存儲和更新關鍵信息，強化了上下文特征的有效保留與表達；監督對比學習模塊借助對比學習策略優化特征表示，提升了實體和關系的語義區分能力；正交遷移模塊通過引入正交約束，實現了跨任務知識的高效遷移與適配，顯著增強了模型的泛化能力。上述方法及系統將實體識別任務協同優化，能夠取得卓越表現，尤其在6Shot?1Way等極少樣本設置中展現出優異的檢測精度和魯棒性，為基因組變異檢測提供了一種高效且精準的解決方案。

本發明授權一種基于少樣本學習的基因組變異檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于少樣本學習的基因組變異檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建少樣本學習的基因組變異檢測模型，所述基因組變異檢測模型包括數據預處理模塊、自適應記憶模塊、監督對比學習模塊、正交遷移模塊和解碼模塊； 其中，所述數據預處理模塊用于提取待分析的基因組變異相關文本中基因組變異實體的位置信息和跨度信息，并通過預訓練語言模型將文本中的每個詞映射為一個固定維度的向量表示，生成詞嵌入矩陣； 所述自適應記憶模塊，用于通過對輸入特征進行加權求和，計算并更新記憶狀態，輸出自適應記憶更新特征； 所述監督對比學習模塊，用于利用對比學習策略，并基于自適應記憶更新特征中的正樣本對和負樣本對，生成少樣本條件下的對比學習優化特征； 所述正交遷移模塊，用于接收對比學習優化特征，并通過正交約束優化特征空間，輸出正交約束優化特征； 解碼模塊，用于將監督對比學習模塊輸出的對比學習優化特征和正交遷移模塊輸出的正交約束優化特征進行融合，生成最終的基因組變異檢測結果； 對構建好的基因組變異檢測模型進行訓練，并利用訓練好的基因組變異檢測模型完成基因組變異檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東外語外貿大學，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市白云區白云大道北2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。