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龙图腾网获悉广州华银医学检验中心有限公司申请的专利miRNA靶基因预测及其模型训练的方法、系统和存储介质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：CN116013409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211615351.4，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权miRNA靶基因预测及其模型训练的方法、系统和存储介质是由张紫阳;王诺;王勇斯;黎彦伶;范文涛;温韵洁;全智慧;裘宇容设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本miRNA靶基因预测及其模型训练的方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种miRNA靶基因预测及其模型训练的方法、系统和存储介质。所述miRNA靶基因预测模型的训练方法包括：将由miRNA的序列和mRNA的序列拼接而成的输入数据投射到A碱基空间、U碱基空间、G碱基空间和C碱基空间，从而获得A碱基向量、U碱基向量、G碱基向量和C碱基向量；利用miRNA靶基因预测模型的四级依次连接的卷积层、激活层和池化层从所述A碱基向量、所述U碱基向量、所述G碱基向量和所述C碱基向量提取特征张量；将所提取的特征张量输入全连接层以获得预测结果；将所获得的预测结果与参考结果进行比对；以及基于比对的结果优化所述miRNA靶基因预测模型。

本发明授权miRNA靶基因预测及其模型训练的方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种miRNA靶基因预测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 将由miRNA的序列和mRNA的序列拼接而成的输入数据投射到A碱基空间、U碱基空间、G碱基空间和C碱基空间，从而获得A碱基向量、U碱基向量、G碱基向量和C碱基向量； 利用miRNA靶基因预测模型的四级依次连接的卷积层、激活层和池化层从所述A碱基向量、所述U碱基向量、所述G碱基向量和所述C碱基向量提取特征张量； 将所提取的特征张量输入全连接层以获得预测结果； 将所获得的预测结果与参考结果进行比对；以及 基于比对的结果优化所述miRNA靶基因预测模型； 所述miRNA的序列和所述mRNA的序列包括阳性训练集中彼此互作的miRNA的序列和mRNA的序列以及阴性训练集中随机生成的miRNA的序列和mRNA的序列，其中： 所述阳性训练集中彼此互作的miRNA的序列和mRNA的序列是从ENCORI、miRDB、miRTarBase、miRNet、miRWalk中至少一个数据库中提取的经低通量实验验证的、彼此互作的miRNA的序列及对应的mRNA的序列；所述阴性训练集中随机生成的miRNA的序列和mRNA的序列是随机生成的序列，并且所述随机生成的序列排除了所述阳性训练集中彼此互作的miRNA的序列和mRNA的序列以及经miRanda、RNAhybrid和PITA预测互作的miRNA的序列和mRNA的序列； 所述四级依次连接的卷积层、激活层和池化层包括：具有16个4通道卷积核、relu激活函数和窗口为2的最大池化层的第一级；具有32个16通道卷积核、relu激活函数和窗口为2的最大池化层的第二级；具有64个32通道卷积核、relu激活函数和窗口为2的最大池化层的第三级；以及具有128个64通道卷积核、relu激活函数和窗口为2的最大池化层的第四级； 将所提取的特征张量输入全连接层以获得预测结果包括：将所提取的特征张量降维成一维的第一向量；将所述第一向量随机剪除一半的元素，形成第二向量；将所述第二向量输入到以relu作为激活函数的第一全连接层以获得第三向量；将所述第三向量随机剪除一半的元素，形成第四向量；将所述第四向量输入到以sigmoid作为激活函数的第二全连接层以获得所述预测结果； 所述基于比对的结果优化所述miRNA靶基因预测模型包括：以二分类交叉熵为损失函数，使用Adam优化函数来修正所述miRNA靶基因预测模型各层的参数。

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广州华银医学检验中心有限公司，其通讯地址为：510670 广东省广州市高新技术产业开发区科学城揽月路80号广州科技创新基地A区第3层304-306、307-319单元；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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