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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于注意力机制和深度学习的染色质相互作用检测方法及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：CN115394349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210926103.5，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权一种基于注意力机制和深度学习的染色质相互作用检测方法及系统是由吴昊;张鹏宇设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制和深度学习的染色质相互作用检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力机制和深度学习的染色质相互作用检测方法及系统，包括：构建染色质相互作用检测模型；训练染色质相互作用检测模型；将待检测的DNA序列输入训练好的染色质相互作用检测模型，进行染色质相互作用检测，得到检测结果。本发明可以使用DNA序列数据和功能基因组数据通过计算方法实现染色质相互作用的预测而无需费时费力且成本高昂的生物实验。此外，本发明预测方法在预测不同细胞系的染色质相互作用的方面具有非常强的泛化能力，可以仅构建一个模型实现对多种细胞系的染色质相互作用的预测而无需针对不同细胞系的染色质相互作用构建多个预测模型，极大地节约了时间成本并提高了实用性。

本发明授权一种基于注意力机制和深度学习的染色质相互作用检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和深度学习的染色质相互作用检测方法，其特征在于，包括： 构建染色质相互作用检测模型； 训练染色质相互作用检测模型； 将待检测的DNA序列输入训练好的染色质相互作用检测模型，进行染色质相互作用检测，得到检测结果； 染色质相互作用检测模型包括三个输入端口、卷积层、最大池化层、Dropout层、批标准化层、注意力层和全连接层； 卷积层提取数据的非线性特征；最大池化层加强染色质相互作用检测模型的鲁棒性并避免过拟合；Dropout层通过临时随机丢弃神经元实现避免过拟合；批标准化层加速染色质相互作用检测模型训练，同时避免梯度消失；注意力层用于提取序列信息中最重要的部分； 全连接层进行分类并输出结果； 染色质相互作用检测模型的两个输入input1和input2为两个区域的序列信息，将序列信息通过预训练得到词向量特征；将两个区域的词向量特征分别经过卷积层、最大池化层和Dropout层后，水平拼接在一起；通过批标准化层加速染色质相互作用检测模型训练，同时避免梯度消失；使用注意力层提取其中更重要的信息；将其结果与包括功能基因组数据在内的输入input3拼接，使用全连接层进行分类，根据预测概率值得到预测结果，如果预测概率值大于0.5，则预测为有相互作用，否则，预测为没有相互作用； 将待检测的DNA序列输入训练好的染色质相互作用检测模型，进行染色质相互作用检测，得到检测结果，包括： 首先，使用词向量技术处理待检测的两个区域的DNA序列，得到两个词向量特征； 然后，将两个词向量特征分别进行卷积计算、最大池化操作和dropout层后进行拼接； 并使用批标准化层进行处理； 再次，使用注意力机制提取序列信息中更重要的信息，赋予其更高的权重； 最后，将输出结果与包括功能基因组数据在内的输入拼接，再经过全连接层进行分类，根据预测概率值判断预测结果。

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