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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种跨物种编码多肽sORF的预测方法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：CN114154396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111305379.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种跨物种编码多肽sORF的预测方法是由郭丽;姜雯雯;夏道良设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨物种编码多肽sORF的预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息领域，公开了一种跨物种编码多肽sORF的预测方法，整合了sORF数据库中人和小鼠、TAIR数据库中拟南芥以及NCBI数据库中部分原核生物的可编码蛋白的DNA序列，并通过数据过滤策略和负样本产生策略构建各物种相应的正负样本；提取序列特征，并利用最大相关最小冗余和增量选择的方法对训练集进行特征筛选，得到不同方法对应的最佳特征集，构建肽编码sORF预测模型；利用贪婪的网格搜索方法进行参数优化，构建基于支持向量机的最佳预测模型，并通过灵敏度、特异度、准确率和马修斯相关系数对预测模型经行评估。本方法有助于分类识别肽编码sORFs，对肽编码sORFs的研究和基因注释有重要意义。

本发明授权一种跨物种编码多肽sORF的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种跨物种编码多肽sORF的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将非编码序列产生策略应用于多个物种的肽编码sORFs的数据集，分别得到与之对应的非编码sORFs数据集；非编码序列产生策略为：固定起始密码子和终止密码子，随机打乱每个正sORF序列；确保在序列末端的终止密码子之前没有任何终止密码子； 将各物种的肽编码sORFs和非编码sORFs分别去冗余，得到各物种相应的正负样本，构建训练集和测试集；去冗余方法为：通过CDHit程序，将各物种的肽编码sORFs和非编码sORFs分别去冗余，得到各物种相应的正负样本，构建训练集和测试集；去冗余阈值设为0.80，滤除相似度大于80％的DNA序列； 根据9种不同的特征选取策略，提取各数据集中相应的特征参数；所述9种不同的特征选取策略分别为：CPPred、2mer、3mer、TN、ITN、Cylindrical、Spherical、Codon、Amino；结合最大相关最小冗余策略和增量选择方法选取表现较好的特征，构建相应特征集；构建基于支持向量机肽编码sORFs的预测模型，将训练集的特征集用于模型训练；利用贪婪的网格搜索方法对训练模型进一步优化，分别得到指定参数范围内的最佳预测模型；利用预测模型对测试集进行预测，分析各数据集预测结果，比较评估不同特征选取策略的预测效率，得到表现最好的特征集和预测模型作为最佳的特征集和预测模型。

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