买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学申请的专利面向不平衡数据的lncRNA亚细胞定位预测方法和系统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：CN116259365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310230653.8，技术领域涉及：G16B30/10；该发明授权面向不平衡数据的lncRNA亚细胞定位预测方法和系统是由吴昊;刘海斌;董记华设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向不平衡数据的lncRNA亚细胞定位预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于亚细胞定位预测领域，提供了面向不平衡数据的lncRNA亚细胞定位预测方法和系统，为了充分利用lncRNA的序列信息，提取了物理化学模式特征和核酸的分布式表示特征，同时整合了两个基础分类器，包括卷积神经网络和门控递归单元，通过两个模型的自适应加权平均后得到亚细胞的分类结果，基于分类结果进行亚细胞定位，可以提高在不平衡数据集对于亚细胞定位预测的精度。为了解决模型在不平衡数据集上表现不佳的问题，在训练过程中利用了标签分布边际感知损失函数。与传统的机器学习模型和现有的预测器相比，本发明方法表现出更强大的类别不平衡容忍度和鲁棒性。

本发明授权面向不平衡数据的lncRNA亚细胞定位预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.面向不平衡数据的lncRNA亚细胞定位预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取长链非编码RNA序列； 对长链非编码RNA序列进行编码得到物理化学模式特征； 对长链非编码RNA序列进行处理得到语料库，基于语料库，采用基于跳格模型的Word2Vec序列词嵌入算法进行编码得到两个维度的核酸分布式表示特征： 对长链非编码RNA序列训练集的数据进行处理，得到语料库； 利用语料库作为训练数据，使用基于跳格模型的Word2Vec训练两个不同的词向量嵌入模型； 基于第一个词向量嵌入模型得到16维核酸分布式表示特征为第一维度的核酸分布式表示特征，基于第二个词向量嵌入模型得到64维的核酸分布式表示特征为第二维度的核酸分布式表示特征；结合第一维度的核酸分布式表示特征和第一分类模型得到第一分类结果； 将物理化学模式特征和第二维度的核酸分布式表示特征融合后结合第二分类模型得到第二分类结果； 将第一分类结果和第二分类结果自适应加权平均后得到亚细胞的分类结果，基于分类结果进行亚细胞定位。

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山东大学，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新区舜华路1500号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。