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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种基于二次微调和集成算法的DNA甲基化位点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：CN119380811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411482977.1，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种基于二次微调和集成算法的DNA甲基化位点预测方法是由胡悦然;祝小雷;彭伟;蒲可设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二次微调和集成算法的DNA甲基化位点预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二次微调和集成算法的DNA甲基化位点预测方法，属于生物信息学技术领域。本发明将UCSC数据库中获得的人类DNA启动子序列经过1‑mer、3‑mer和5‑mer分词后作为语料库对BERT模型进行预训练，形成Promoter‑BERT模型，实现了对DNA启动子序列中深层特征的捕获和抽象，为后续的微调提供了高效且稳健的初始状态；利用3种甲基化的最大的三个数据集对Promoter‑BERT模型进行第一次微调，并利用数据量较小的14个数据集进行了模型的第二次微调，可以使模型更加专注于学习该数据集特有的特征，从而更好地适应特定任务，这有助于模型在目标任务上获得更高的准确性和性能，减少过拟合的风险。

本发明授权一种基于二次微调和集成算法的DNA甲基化位点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二次微调和集成算法的DNA甲基化位点预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据准备 从UCSC数据库中收集DNA启动子序列数据，构成预训练模型的语料库，收集4mc位点、5hmc位点、6ma位点的数据构成甲基化位点预测数据集； S2：特征分词 对每个DNA启动子序列均分别进行一次1-mer、3-mer、5-mer分词，得到经过1-mer、3-mer、5-mer分词后的启动子碱基序列； S3：模型预训练 以1-mer、3-mer、5-mer分词后的启动子碱基序列作为语料库输入BERT模型进行预训练，得到Promoter-BERT模型； S4：第一次微调 分别选取每种甲基化位点中数据量最大的数据集，对Promoter-BERT模型第一次微调，得到第一次微调后的1-mer、3-mer、5-mer的Promoter-BERT模型； S5：第二次微调 针对不同的甲基化类型，迭代地利用剩余的数据量较小的数据集对第一次微调过后的Promoter-BERT模型进行再次微调，得到第二次微调后的1-mer、3-mer、5-mer的Promoter-BERT模型； S6：集成学习 采用软投票策略，在集成算法中将第二次微调后的1-mer、3-mer、5-mer的Promoter-BERT模型进行集成，获取最终的集成模型； S7：甲基化位点预测 利用集成模型对待预测的DNA启动子序列的甲基化位点进行预测，得到预测结果。

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