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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利RNA-小分子结合位点预测方法及系统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：CN117275571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311083956.8，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权RNA-小分子结合位点预测方法及系统是由孙战里;杨箫设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本RNA-小分子结合位点预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种RNA‑小分子结合位点预测方法及系统，方法包括基于全长RNA的基序及其局部邻居RNA的基序，得到全局信息和局部信息；将全局信息送入二维特征融合网络得到全局特征，二维特征融合网络包括卷积神经网络通道和注意力网络通道；将局部信息送入全连接神经网络得到局部特征；将全局特征和局部特征整合后的融合特征信息送入一维特征融合的Inception模块进行深度融合，得到深度融合特征；将所述深度融合特征送入输出层，预测结合位点的概率值；本发明极大地提高了对于RNA特征信息的有效利用，降低了参数量，使得网络在保持对RNA‑小分子结合位点的预测性能的同时还能兼顾轻量化。

本发明授权RNA-小分子结合位点预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种RNA‑小分子结合位点预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于全长RNA的基序及其局部邻居RNA的基序，得到全局信息和局部信息，包括：利用全长RNA的基序及其局部邻居RNA的基序，计算输入属性；对所述输入属性进行编码，得到多维度的矢量，矢量信息包括RNA本身的序列依赖属性和结构依赖属性以及局部邻居RNA的序列依赖属性和结构依赖属性；基于所述RNA本身的序列依赖属性和结构依赖属性，得到所述全局信息；基于所述局部邻居RNA的序列依赖属性和结构依赖属性，得到所述局部信息；其中，所述全局信息包括RNA本身的序列和结构特征信息，所述局部信息包括局部邻居RNA的序列和结构特征信息； 将所述全局信息送入二维特征融合网络得到全局特征，所述二维特征融合网络包括卷积神经网络通道和注意力网络通道； 将所述局部信息送入全连接神经网络得到局部特征； 将所述全局特征和所述局部特征整合后的融合特征信息送入一维特征融合的Inception模块进行深度融合，得到深度融合特征； 将所述深度融合特征送入输出层，预测结合位点的概率值。

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