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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种融合知识驱动和数据驱动的稻瘟菌AVR基因RNA二级结构生成器及其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：CN119626339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411648509.7，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种融合知识驱动和数据驱动的稻瘟菌AVR基因RNA二级结构生成器及其预测方法是由张浩;梅栖源;刘元宁;朱禹衡;刘瀚渤;赵恩爽设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合知识驱动和数据驱动的稻瘟菌AVR基因RNA二级结构生成器及其预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合知识驱动和数据驱动的稻瘟菌AVR基因RNA二级结构生成器，采用ARM芯片的片上存储器和外部DRAM芯片，分别存储RNA原始数据及中间结果；采用FPGA芯片实现RNA序列到知识图谱的映射，并通过LUT融合碱基配对等特征；采用多核AI芯片，并行执行编码器‑解码器网络，融合知识和数据生成二级结构；再通过AI芯片流水化执行VAE‑GAN网络，评估生成结构质量并迭代优化，生成精确的RNA二级结构。本发明还公开了一种融合知识驱动和数据驱动的稻瘟菌AVR基因RNA二级结构的预测方法，利用RNA物理化学特性，结合深度学习、迁移学习和知识蒸馏技术，提高预测的准确率和运算效率。

本发明授权一种融合知识驱动和数据驱动的稻瘟菌AVR基因RNA二级结构生成器及其预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合知识驱动和数据驱动的稻瘟菌AVR基因RNA二级结构的预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、采集无毒基因的RNA二级结构数据、RNA序列数据、热力学特征数据、动力学特征数据和RNA全基因组序列数据，并按照数据类型进行分类； 步骤二、构建基于编码器-解码器构架的深度神经网络模型，并将分类后的RNA序列数据、热力学特征数据和动力学特征数据输入所述深度神经网络模型后，获得RNA二级结构配对矩阵； 所述编码器的构建包括如下步骤： 步骤a、根据分类后的RNA序列数据构建RNA结构的图形表示G＝{V,E,X}； 其中，V是由RNA的碱基节点组成，E表示碱基节点间引用的边，X表示与每个节点vi相关联的内容特征，每个核苷酸被视为节点，而碱基配对关系和空间邻接关系则作为连接这些节点的边； 步骤b、对热力学特征数据和动力学特征数据进行预处理后作为碱基节点间引用的边； 步骤c、构建图卷积网络模型； 其中，所述图卷积网络模型包括依次连接的输入层、第一图卷积层、第一激活层、第一自回归层、第二图卷积层、丢弃层、第二自回归层、两个全连接层和输出层； 其中，所述输入层满足： 式中，代表RNA结构的图形表示的度矩阵，代表RNA结构的图形表示的邻接矩阵，L表示N×N的拉普拉斯矩阵； 所述第一自回归层和第二自回归层均满足： 式中，Zn+1为第n+1层的潜在编码，且n＝0时为第一自回归层，n＝1时为第二自回归层，Z0＝L，Wn是第n层的权重矩阵，I是的单位矩阵，表示对称归一化的度矩阵，φ是激活函数； 所述两个全连接层满足； μi＝Zn+1Wμ； σi＝expZn+1Wσ； 式中，n＝1，μi为均值，σi为方差，Wμ为第一可训练的权重矩阵，Wσ为第二可训练的权重矩阵； 所述输出层满足： Z＝μi+σi·∈； 式中，Z为潜在变量，∈表示从标准正太分布中采样的噪声； 编码器的损失函数为： 式中，表示损失函数，表示在给定特征矩阵X和邻接矩阵下潜在变量Z的期望值，表示在给定潜在变量Z的情况下计算生成邻接矩阵的概率的对数； 步骤d、将RNA结构的图形表示输入所述图卷积网络模型中，获得RNA分子结构的潜在变量； 所述解码器由20层相同的结构组成，每一层均包括依次连接的A类掩码卷积、20个残差模块、第一卷积层、第二激活层、第二卷积层、第三激活层和输出层； 其中，所述A类掩码卷积的大小为8×8，所述残差模块为依次连接的第三卷积层、B类掩码卷积和第四卷积层，所述第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层的卷积核大小为1×1，所述B类掩码卷积的大小为5×5，所述第二激活层和第三激活层均为ReLU函数，所述输出层为softmax函数； 所述解码器的损失函数满足： 式中，为真实的RNA二级结构图结构，x′ξ为编码器生成的样本，0ξN，ξ表示RNA二级结构图结构中各个节点的位置； 所述解码器的输入为RNA分子结构的潜在变量和真实的无毒基因的RNA二级结构数据图结构，所述解码器的输出为RNA二级结构的图结构； 步骤三、构建GAN模型，并将所述RNA二级结构配对矩阵输入所述GAN模型中，获得优化后的二级结构。

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