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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RNA序列修饰预测模型的训练方法、预测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：CN119811471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411742626.X，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权RNA序列修饰预测模型的训练方法、预测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RNA序列修饰预测模型的训练方法、预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种RNA序列修饰预测模型的训练方法、预测方法及相关装置。所述方法包括：获取RNA序列的修饰位点测序数据；基于修饰位点测序数据中具有目标化学修饰的位点和不具有目标化学修饰的位点，分别得到长度不同的多种正样本序列和在中心位置添加有不同碱基的多种负样本序列，以此构建多层次分类数据库；将多层次分类数据库中的每个样本序列分别输入待训练的修饰预测模型，得到每个样本序列的修饰位点的预测结果；基于预测结果和每个样本序列的实际情况，对待训练的修饰预测模型的模型参数进行更新，直到得到训练后的修饰预测模型。与现有技术相比，本申请能够对提高模型的训练效率和精度。

本发明授权RNA序列修饰预测模型的训练方法、预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种RNA序列修饰预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取RNA序列的修饰位点测序数据；所述修饰位点测序数据基于至少两类细胞系分别测序得到； 基于所述修饰位点测序数据中具有目标化学修饰的位点，得到长度不同的多种正样本序列，以及基于所述修饰位点测序数据中不具有所述目标化学修饰的位点，得到在中心位置添加有不同碱基的多种负样本序列；所述正样本序列和所述负样本序列在基因组位置上不重叠； 基于所述正样本序列和负样本序列得到多层次分类数据库； 将所述多层次分类数据库中的每个样本序列分别输入待训练的修饰预测模型，得到所述每个样本序列的修饰位点的预测结果；所述待训练的修饰预测模型基于Bert模块和多头注意力模块联合构建得到； 基于所述预测结果和所述每个样本序列的实际情况，对所述待训练的修饰预测模型的模型参数进行更新，直到得到训练后的修饰预测模型； 所述基于所述修饰位点测序数据中具有目标化学修饰的位点，得到长度不同的多种正样本序列，包括： 提取所述至少两类细胞系分别测序得到的修饰位点测序数据中具有目标化学修饰的位点；确定多种扩展长度，以所述具有目标化学修饰的位点为中心位点，分别向该中心位点的两侧扩展至确定的扩展长度，得到多种所述正样本序列； 所述基于所述修饰位点测序数据中不具有所述目标化学修饰的位点，得到在中心位置添加有不同碱基的多种负样本序列，包括： 提取所述至少两类细胞系分别测序得到的修饰位点测序数据中不具有目标化学修饰的位点，确定所述不具有目标化学修饰的位点与所述具有目标化学修饰的位点之间的相似度；基于所述相似度，将所述不具有目标化学修饰的位点划分成多个负样本集合，并基于所述相似度对多个所述负样本集合分别确定不同的碱基限制；所述碱基限制至少包括对所述不具有目标化学修饰的位点的中心位置不添加限制、将所述不具有目标化学修饰的位点的中心位置的碱基限制为腺嘌呤和将所述不具有目标化学修饰的位点的中心位置的碱基限制为满足DRACH的碱基排布；分别对各负样本集合添加对应的碱基限制，得到多种所述负样本序列。

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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