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龙图腾网获悉北京悦康科创医药科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的转录本翻译效率预测方法及装置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：CN120148636B 。

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：202510624022.3，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种基于深度学习的转录本翻译效率预测方法及装置是由宋更申;王大为;于飞设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的转录本翻译效率预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的转录本翻译效率预测方法及装置，该方法包括：获取待预测翻译效率的转录本的5'UTR序列；使用转录本翻译效率预测模型对5'UTR序列进行特征提取并预测，获得对应的翻译效率预测结果；其中，转录本翻译效率预测模型包括多个串联的前端残差卷积单元、多个串联的后端残差卷积单元以及任务特定输出单元；其中，前端残差卷积单元通过无监督预训练得到初始化权重，联合后端残差卷积单元和输出单元进行有监督微调。通过本发明提供的转录本翻译效率预测方法，极大的提高了mRNA翻译效率的预测精度。

本发明授权一种基于深度学习的转录本翻译效率预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的转录本翻译效率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待预测翻译效率的转录本的5'UTR序列数据； 使用转录本翻译效率预测模型对所述5'UTR序列数据进行特征提取并预测，获得对应转录本的翻译效率预测结果；其中，包括：提取所述待预测翻译效率的5'UTR序列数据的序列特征，所述序列特征包括：密码子氨基酸频率、单核苷酸组成、片段最小自由能及k‑mer频率、翻译效率；基于所述序列特征，预测所述待预测翻译效率的转录本的5'UTR序列数据的翻译效率； 其中，所述转录本翻译效率预测模型包括三个串联的前端残差卷积单元、三个串联的后端残差卷积单元，以及任务特定输出单元；其中，所述前端残差卷积单元通过无监督预训练得到初始化权重后，联合所述后端残差卷积单元和输出单元进行有监督微调； 所述转录本翻译效率预测模型通过以下步骤构建： 构建卷积自编码器子模型，其中，所述卷积自编码器子模型包括由三个串联的所述前端残差卷积单元构成的编码器和与所述编码器对称的解码器，其中，所述解码器包括三个串联的转置卷积单元； 获取预训练样本，所述预训练样本包括多种跨物种的不同组织的第一5'UTR序列数据； 基于所述预训练样本，提取特征并训练所述卷积自编码器子模型； 构建残差卷积网络子模型，其中，所述残差卷积网络子模型包括由三个串联的所述后端残差卷积单元构成的多级残差卷积网络和所述任务特定输出单元； 获取微调训练样本，所述微调训练样本包括单一物种不同组织的第二5'UTR序列数据； 在所述卷积自编码器子模型训练完成后的情况下，基于所述微调训练样本，训练所述残差卷积网络子模型。

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