中南大学邓磊获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利非编码RNA编码潜力预测方法、设备及介质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：CN115910202B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310027221.7，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权非编码RNA编码潜力预测方法、设备及介质是由邓磊;姜莹;张敬普设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本非编码RNA编码潜力预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种非编码RNA编码潜力预测方法、设备及介质，属于生物信息学技术领域，具体包括：生成密码子向量；得到所有密码子可能组合情况，利用词库生成非编码RNA序列表示矩阵；将非编码RNA序列表示矩阵输入双向LSTM网络及注意力机制PBLA深度提取转录本序列潜在特征信息，得到非编码RNA的转录本嵌入向量；步骤4，通过基于互信息的相关冗余特征选择算法计算待排序特征与预测结果的互信息，通过计算相关性及冗余性得出特征重要性排序，取性能最好的特征子集作为最终特征，将最终特征与转录本嵌入向量拼接进行编码潜力的预测。通过本公开的方案，提高了预测精准度和泛化性能。
本发明授权非编码RNA编码潜力预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种非编码RNA编码潜力预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，根据输入的非编码RNA转录本序列计算预设长度的短序列得到词库，提出CLRNA2V模型最大化相似密码子之间的一致性，以及最小化不同密码子之间的一致性，生成密码子向量； 步骤2，通过保持原始序列不变、删除第一个核苷酸和删除前两个核苷酸处理方式，以及根据非重叠三核苷酸算法得到所有密码子可能组合情况，利用词库生成非编码RNA序列表示矩阵； 步骤3，利用迁移学习将非编码RNA序列表示矩阵输入由非编码RNA序列及信使RNA序列预训练的双向LSTM网络及注意力机制PBLA深度提取转录本序列潜在特征信息，得到非编码RNA的转录本嵌入向量； 步骤4，通过基于互信息的相关冗余特征选择算法计算待排序特征与预测结果的互信息，通过计算相关性及冗余性得出特征重要性排序，取性能最好的特征子集作为最终特征，将最终特征与转录本嵌入向量拼接进行编码潜力的预测。
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