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龙图腾网获悉上海交通大学宁波人工智能研究院申请的专利一种基于CAI和AUP的mRNA序列联合优化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：CN117238374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311187678.0，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种基于CAI和AUP的mRNA序列联合优化方法是由杜钰欣;王冠;方春龙;杨根科;褚健设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CAI和AUP的mRNA序列联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CAI和AUP的mRNA序列联合优化方法，涉及mRNA序列优化领域，包括以下步骤：步骤1、收集目标物种的目标mRNA序列和数据表达，并通过分析获得密码子的使用频率和RNA结构信息；步骤2、计算目标mRNA序列的目标CAI值和目标AUP值；步骤3、根据目标mRNA序列的氨基酸序列，使用密码子的偏好和优化算法生成初始mRNA序列；步骤4、优化初始mRNA序列的CAI值和AUP值，获得优化后mRNA序列；在优化过程中，通过平衡初始mRNA序列的CAI值和AUP值找到最佳平衡点；步骤5、对优化后mRNA序列进行RNA结构预测和模拟，验证优化后mRNA序列在结构稳定性和预期翻译效率方面的表现；步骤6、对步骤5获得的验证结果继续进行迭代优化，通过调整参数和算法优化优化后mRNA序列的CAI值和AUP值。

本发明授权一种基于CAI和AUP的mRNA序列联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CAI和AUP的mRNA序列联合优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、收集目标物种的目标mRNA序列和表达数据，并通过分析获得密码子的使用频率和RNA结构信息； 所述步骤1包括： 步骤1.1、收集所述目标物种的所述目标mRNA序列和所述表达数据； 步骤1.2、选择所述目标物种中的基因，并根据所述基因统计所述目标物种中的所述密码子的所述使用频率； 所述步骤1.2中的所述基因是大于1000条蛋白高表达基因； 步骤1.3、根据互联网数据库获取所述目标物种的密码子表，分析所述基因已有的注释和翻译信息，并结合所述目标物种的tRNA丰度和所述RNA结构信息，建立所述目标物种的密码子使用频度表； 步骤2、计算所述目标mRNA序列的目标CAI值和目标AUP值； 步骤3、根据所述目标mRNA序列的氨基酸序列，使用所述密码子的偏好和优化算法生成初始mRNA序列； 所述步骤3包括： 步骤3.1、明确要合成蛋白质的所述氨基酸序列，确定所述氨基酸序列中每个氨基酸能够对应的所述密码子； 步骤3.2、根据所述合成蛋白质的目标生物体或优化目标，确定所述密码子的使用规则，根据所述合成蛋白质的所述密码子的所述使用频度表选择所述CAI值符合优化目标的所述密码子，生成所述初始mRNA序列； 步骤4、优化所述初始mRNA序列的CAI值和AUP值，获得优化后mRNA序列；在优化过程中，通过平衡所述初始mRNA序列的CAI值和AUP值找到最佳平衡点； 所述步骤4包括： 步骤4.1、基于动态规划算法，计算所述初始mRNA序列的AUP值并与所述目标AUP值进行比较；通过调整所述初始mRNA序列中的所述密码子的选择，得到预先设定的优化AUP值； 步骤4.2、利用优化算法并通过调整所述密码子的选择，提高所述初始mRNA序列的CAI值，从而获得所述优化后mRNA序列；在优化过程中，通过平衡所述初始mRNA序列的CAI值和AUP值找到最佳平衡点； 步骤5、对所述优化后mRNA序列进行RNA结构预测和模拟，验证所述优化后mRNA序列在结构稳定性和预期翻译效率方面的表现； 步骤6、对所述步骤5获得的验证结果继续进行迭代优化，通过调整参数和算法优化所述优化后mRNA序列的CAI值和AUP值。

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