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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种基于多尺度卷积网络和gMLP预测玉米染色质开放区的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：CN118737284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410832894.4，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于多尺度卷积网络和gMLP预测玉米染色质开放区的方法是由刘建晓;姚州;张文婧;任禹齐;袁豪设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度卷积网络和gMLP预测玉米染色质开放区的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度卷积网络和gMLP预测玉米染色质开放区的方法，通过构建的DeepOCR模型实现，包括：测序得到的玉米染色质开放区域数据经过处理后进行One‑hot编码处理；将编码后的序列输入多尺度卷积网络，利用不同大小的卷积核关注并融合多尺度特征和捕获不同长度的重要基序，并使用Softpool减少特征图中的信息损失；利用BatchNormalization和Dropout防止过拟合现象；利用gMLP捕获DNA序列中的全局依赖关系，并提取更具区分度的特征表示以提高网络性能，增强模型预测的准确性。在输出层，使用全连接函数和Sigmoid函数完成对玉米染色质开放区域的预测。本发明方法预测准确率高，可以为玉米及不同物种不同组织的序列开放保守性和特异性研究提供新参考，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于多尺度卷积网络和gMLP预测玉米染色质开放区的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度卷积网络和gMLP预测玉米染色质开放区的方法，其特征在于，通过该方法构建DeepOCR模型，包括输入层、多尺度卷积网络层、gMLP层以及输出层；该方法具体包括以下步骤： 步骤1，输入层中，获取玉米染色质的ATAC-seq数据，采用One-hot编码方式对ATAC-seq数据进行处理，得到矩阵后输入多尺度卷积网络层； 步骤2，利用多尺度卷积网络层中不同大小的卷积核关注并融合多尺度特征和捕获不同长度的重要基序，并利用SoftPool去除大量冗余信息的同时减少信息损失；将多尺度卷积网络层的输出作为gMLP层的输入； 步骤3，gMLP层将多尺度卷积网络层的输出作为其输入，用于捕获跨Token的复杂空间交互信息，从而得到序列中特征间的长距离依赖关系；gMLP层包括层归一化、三层gMLPblocks和类残差结构； 步骤4，将gMLP层的输出特征为输出层的输入，然后通过一次LayerNormalization和两层全连接层学习到gMLP特征的复杂组合，增强模型的表达能力，实现对玉米染色质开放区特征的分类； 步骤5，利用衡量目标标签值和预测的概率值之间差异的二进制交叉熵损失函数BCELoss计算网络损失，并利用优化的梯度算法AdamW更新参数，其将权重衰减项直接添加到损失函数中，确保在自适应学习率更新过程中更加准确地调整参数。

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