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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于混合注意力网络的环状RNA结合蛋白预测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：CN119763666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411639693.9，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于混合注意力网络的环状RNA结合蛋白预测方法是由葛瑞泉;罗会亮;邓国健;胡日千;秦飞巍;王昌淼设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合注意力网络的环状RNA结合蛋白预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合注意力网络的环状RNA结合蛋白预测方法，包括以下步骤：步骤1、输入待分析的环状circRNA序列；步骤2、采用五种编码方法对circRNA序列进行特征提取，得到序列特征，步骤3、使用混合长短期记忆与注意力模块分别处理不同的序列特征从而捕捉序列之间的复杂信息得到新序列特征；步骤4、使用多尺度自适应特征融合模块将步骤3得到的新序列特征进行融合得到融合特征；步骤5、将融合特征作为输入，使用特征增强网络模块学习融合特征的局部与全局信息；步骤6、使用全连接层以及softmax激活函数预测获得circRNA结合蛋白位点结果。该方法提高circRNA结合蛋白质位点的预测准确性。

本发明授权基于混合注意力网络的环状RNA结合蛋白预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合注意力网络的环状RNA结合蛋白预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、输入待分析的环状circRNA序列； 步骤2、采用五种编码方法对circRNA序列进行特征提取，得到序列特征，五种所述编码方法包括基于密码子的堆叠编码方法、电离子相互作用赝势方法、二核苷酸物理化学性质方法、序列及其结构信息方法和序列特征矩阵方法； 所述序列特征矩阵方法，使用独热编码来表示每组k个相邻的核苷酸，给定circRNA序列C＝n1,n2，…，nL，其中ni表示第i个核苷酸；首先使用84个独热编码来表示每个circRNA序列，编码过程定义如下： Xn=ConcatX1,X2,X3 然后基于密码子的堆叠编码，将每组三核苷酸翻译成其对应的氨基酸，从而得到原始circRNA序列的伪氨基酸序列表示，然后，使用独热编码方案对每个氨基酸进行编码，将长度为l的circRNA序列表示为一个l×21维的独热矩阵X4；最后，通过连接特征编码序列表示Xn和X4来获得最终circRNA序列特征表示： Xs=ConcatWsXn+bs,X4其中Xs∈R^l×105是circRNA序列特征表示，Ws和bs分别表示可训练的权重矩阵和偏置，经过上述方法处理之后，形成一个矩阵； 步骤3、使用混合长短期记忆与注意力模块分别处理不同的序列特征从而捕捉序列之间的复杂信息得到新序列特征；所述混合长短期记忆与注意力模块包括一个sLSTM层和一个self-attention层，所述sLSTM层用于逐个时间步处理输入序列，并生成中间隐藏状态；所述sLSTM层的输入门、遗忘门、输出门和状态更新均采用元素wise乘法进行计算；所述self-attention层根据sLSTM层的输出计算注意力分数，并生成对应的注意力权重；所述sLSTM层和self-attention层的输出通过融合得到新的序列特征； 步骤4、使用多尺度自适应特征融合模块将步骤3得到的新序列特征进行融合得到融合特征；所述多尺度自适应特征融合模块接收五种不同的特征表示，并通过多尺度特征融合、加权组合和最终融合生成一个综合特征表示； 所述多尺度特征融合方法为： 首先，对来自五个特征的表示X1,X2,X3,X4,X5进行逐元素求和，表达式如下： S＝X1+X2+X3+X4+X5 然后，MLP计算权重得分，方法如下：将求和结果S送入m个独立的多层感知器MLP，每个MLP对应一个特征分支，生成每个特征的权重得分： 其中，表示拼接操作； 最后，进行权重归一化操作： 使用Softmax函数对每个特征的权重进行归一化，确保权重的和为1；所述加权组合方法为： 对于每个特征分支，将其对应的权重与初始特征相乘，生成加权后的特征表示： X′1＝α1·X1，X′2＝α2·X2，...，X′5＝α5·X5 其中，X′1-X′5表示五个加权后的特征表示； 步骤5、将融合特征作为输入，使用特征增强网络模块学习融合特征的局部与全局信息； 步骤6、使用全连接层以及softmax激活函数预测获得circRNA结合蛋白位点结果。

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