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龙图腾网获悉北京大学成都前沿交叉生物技术研究院;北京大学申请的专利mRNA序列核糖体占有率的预测方法、模型训练方法及相关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：CN119724339B 。

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：202411742605.8，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权mRNA序列核糖体占有率的预测方法、模型训练方法及相关装置是由仉迪;林一瀚;李志远设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本mRNA序列核糖体占有率的预测方法、模型训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种mRNA序列核糖体占有率的预测方法、模型训练方法及相关装置。所述方法包括：获取mRNA序列以及mRNA序列在目标细胞类型中的二级结构；将mRNA序列及其二级结构输入预先训练的预测模型，通过预测模型中的不同编码器分别得到mRNA序列的第一嵌入表示和二级结构的第二嵌入表示，基于多头自注意力机制融合第一嵌入表示和第二嵌入表示，得到融合后的嵌入表示，并基于融合后的嵌入表示进行分类；基于预测模型的分类输出，得到在目标细胞类型中mRNA序列的核糖体占有率的预测结果。与现有技术相比，本申请的预测模型在任意一种细胞类型中进行训练后在其他任何细胞类型上进行核糖体占有率的预测，预测精度高，预测模型可迁移性强。

本发明授权mRNA序列核糖体占有率的预测方法、模型训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种mRNA核糖体占有率预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取mRNA序列样本；确定所述mRNA序列样本在当前细胞类型中的二级结构样本，并检测所述二级结构样本的结构强度，获得所述二级结构样本的RNA结构探针分数；确定所述mRNA序列样本上与处于翻译状态的mRNA片段，得到原始Ribo-Seq数据；对所述原始Ribo-Seq数据进行提取，得到符合预设质量条件的测序片段；将所述测序片段与预先确定的参考基因组进行匹配，得到所述测序片段的初始位置；对所述测序片段的初始位置进行矫正；构建外显子参考基因组，将矫正后的测序片段与所述外显子参考基因组进行匹配，得到单碱基精度的核糖体位置信息，基于所述单碱基精度的核糖体位置信息确定核糖体占有率实际数据； 基于所述mRNA序列样本、所述mRNA序列样本在当前细胞类型中测序得到的二级结构样本和所述核糖体占有率实际数据构建多模态数据库； 将所述二级结构样本的RNA结构探针分数和所述核糖体占有率实际数据与预先确定的参考基因组在转录本层次对齐，得到若干携带有序列信息、结构信息以及核糖体占有率信息的转录本；以所述转录本为单位，基于所述核糖体占有率实际数据以及所述转录本的长度对所述转录本进行去噪处理，得到训练样本，基于所述训练样本构建训练数据集；所述训练数据集用于提取各训练样本对应的序列信息和结构信息以确定所述多模态数据库中的mRNA序列样本和所述mRNA序列样本对应的二级结构样本； 将所述多模态数据库中的mRNA序列样本和所述mRNA序列样本对应的二级结构样本输入待训练的预测模型； 通过所述待训练的预测模型中的第一编码器对当前输入的mRNA序列样本进行编码，得到当前第一嵌入表示； 通过所述待训练的预测模型中的第二编码器对当前输入的二级结构样本进行编码，得到当前第二嵌入表示； 将所述当前第一嵌入表示和当前第二嵌入表示输入所述待训练的预测模型中的多头自注意力模块对所述当前第一嵌入表示和当前第二嵌入表示进行融合并分类，基于分类结果，得到在当前细胞类型中的当前mRNA序列样本上的核糖体占有率预测数据；所述当前细胞类型为当前输入的二级结构样本对应的细胞类型； 基于所述核糖体占有率预测数据和在所述当前细胞类型中的当前mRNA序列样本上核糖体占有率实际数据，对所述待训练的预测模型的模型参数进行更新，直至得到训练好的预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学成都前沿交叉生物技术研究院;北京大学，其通讯地址为：610095 四川省成都市高新区桂溪街道天府五街200号菁蓉汇7号楼A区2楼203室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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