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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于Transformer模型集成学习的SNP位点挖掘方法及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：CN119152935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411278990.5，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权一种基于Transformer模型集成学习的SNP位点挖掘方法及系统是由曾安;朱炫安;潘丹;刘军设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer模型集成学习的SNP位点挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据挖掘技术领域，公开了一种基于Transformer模型集成学习的SNP位点挖掘方法及系统，方法包括获取包含染色体SNP位点的遗传数据，并对遗传数据进行筛选处理；将经过筛选的遗传数据划分为训练集、验证集和测试集；利用训练集和验证集，构建基于Transformer模型的基础分类器；对基础分类器进行解析，得到显著SNP位点；利用测试集对基础分类器进行集成学习，构建并筛选出最优的元分类器；利用最优的元分类器对显著SNP位点进行分类处理，筛选出与遗传疾病相关的显著SNP位点。本发明通过利用Transformer模型构建基础分类器，解析和集成学习构建最优元分类器，整合特征信息，最终得到与遗传疾病相关的显著SNP位点，提高了SNP位点挖掘效率和准确率。

本发明授权一种基于Transformer模型集成学习的SNP位点挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer模型集成学习的SNP位点挖掘方法，其特征在于，包括： 获取包含染色体SNP位点的遗传数据，并对遗传数据进行筛选处理； 将经过筛选的遗传数据划分为训练集、验证集和测试集； 利用训练集和验证集，构建基于Transformer模型的基础分类器，包括： 计算训练集和验证集中遗传数据的特征表示； 根据SNP位点在染色体上的绝对位置信息，对所述特征表示进行位置嵌入，得到带有SNP位点位置信息的特征表示； 以Transformer模型作为深度学习架构构建22个基础分类器，22个基础分类器分别对应处理22条常染色体数据； 利用带有SNP位点位置信息的特征表示对基础分类器进行训练，直至满足预设的条件，得到训练好的基础分类器； 对基础分类器进行解析，得到显著SNP位点； 利用测试集对基础分类器进行集成学习，构建并筛选出最优的元分类器； 利用最优的元分类器对显著SNP位点进行分类处理，筛选出与遗传疾病相关的显著SNP位点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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