电子科技大学长三角研究院(衢州)刘利获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种基于转录因子组合模式预测基因表达水平的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：CN120388611B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510510716.4，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权一种基于转录因子组合模式预测基因表达水平的方法是由刘利;李元元;邹权;林昊设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于转录因子组合模式预测基因表达水平的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于转录因子组合模式预测基因表达水平的方法，它解决了现有模型在可解释性不足等问题，其包括数据获取与预处理；转录因子序列编码；特征工程与标签生成；数据集构建；深度学习模型构建；模型评估；可视化分析；模型可解释性分析；调控模式发现。本发明具有自动化程度高、预压效果好、通用性强等优点。
本发明授权一种基于转录因子组合模式预测基因表达水平的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于转录因子组合模式预测基因表达水平的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：数据获取与预处理，进行数据下载并对基因注释进行处理，挑选基因表达数据并进行处理，量化转录因子与基因之间关联强度并计算其与基因表达水平的相关性； S2：转录因子序列编码，定义启动子区域，进行字母映射参与编码，结合图谱得到转录因子序列编码； S21：将转录起始位点上下游5kb定义为启动子区域； S22：将确定的转录因子和TSS分别字母映射参与编码； S23：将转录因子结合图谱转化为转录因子序列编码，在启动子区域，依据各转录因子与基因组的结合峰的中心位点坐标依次排列对应的转录因子代表字母得到转录因子的序列编码； S3：特征工程与标签生成，进行样本编码并对基因进行标签； S4：数据集构建，划分训练集和独立测试集； S5：深度学习模型构建，构建卷积神经网络模型DeepTF并进行预测分类； S6：模型评估，设置模型评估的性能指标并进行计算； S7：可视化分析，绘制损失曲线和ROC曲线图； S8：模型可解释性分析，用SHAP解释方法计算转录因子对模型的贡献值； S9：调控模式发现。
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电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324003 浙江省衢州市柯城区成电路1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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