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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于双向意图的lncRNA-蛋白质相互作用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：CN121148467B 。

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：202511668556.2，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权基于双向意图的lncRNA-蛋白质相互作用预测方法是由郑凯;李浩源设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向意图的lncRNA-蛋白质相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双向意图的lncRNA‑蛋白质相互作用预测方法，属于生物信息学技术领域，包括如下步骤：数据获取与预处理，构建数据集；通过多层卷积神经网络进行lncRNA特征提取；基于ACmix模块进行蛋白质特征提取；通过双向意图网络进行lncRNA与蛋白质双模态特征的融合；利用三层多层感知机网络对融合表征进行lncRNA‑蛋白质相互作用预测，并在输出层进行输出；同时设计损失函数进行模型优化。本发明模型在捕获序列间依赖关系时更加全面和精准，从而有效提升了预测的可靠性与泛化能力。

本发明授权基于双向意图的lncRNA-蛋白质相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向意图的lncRNA‑蛋白质相互作用预测方法，其特征在于，构建了一个lncRNA‑蛋白质相互作用预测模型，该模型包括多层卷积神经网络、ACmix模块、双向意图网络、三层多层感知机网络、输出层；该预测方法具体包括如下步骤： 步骤1、数据获取与预处理，构建数据集； 步骤2、通过多层卷积神经网络进行lncRNA特征提取； 步骤3、基于ACmix模块进行蛋白质特征提取； 步骤4、通过双向意图网络进行lncRNA与蛋白质双模态特征的融合；双向意图网络引入双向意图机制进行双向意图融合，通过多头注意力与意图操作强化跨模态表征学习；具体过程为： 步骤4.1、将lncRNA特征表示与蛋白质特征表示分别输入多头自注意力模块增强各自模态内部依赖关系，得到lncRNA增强表征与蛋白质增强表征； ； ； 其中，为多头自注意力；、、分别为lncRNA的查询矩阵、键矩阵和值矩阵；、、分别为蛋白质的查询矩阵、键矩阵和值矩阵； 步骤4.2、引入双向意图机制进行双向意图融合得到交互后的特征表示： ； 其中，为交互后的特征表示；、为查询特征、键特征；为正则化参数；为单位矩阵；为值特征； 步骤4.3、利用双向意图机制实现lncRNA与蛋白质特征的相互引导与精炼： ； ；其中，、分别为lncRNA、蛋白质精炼后的特征；、为可学习参数； 为softmax函数； 步骤4.4、对精炼后的特征与进行最大池化并拼接，得到最终融合表征；  ； 其中，为拼接；为最大池化； 步骤5、利用三层多层感知机网络对融合表征进行lncRNA‑蛋白质相互作用预测，并在输出层进行输出；同时设计损失函数进行模型优化。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。

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