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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京悅康科創(chuàng)醫(yī)藥科技股份有限公司申請(qǐng)的專利siRNA基因抑制效率篩選模型的構(gòu)建及訓(xùn)練方法、裝置和篩選方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119296635B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411813965.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B15/30；該發(fā)明授權(quán)siRNA基因抑制效率篩選模型的構(gòu)建及訓(xùn)練方法、裝置和篩選方法是由宋更申;趙化建;黃澤傲;潘福璐;于飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-11向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本siRNA基因抑制效率篩選模型的構(gòu)建及訓(xùn)練方法、裝置和篩選方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁﹕iRNA基因抑制效率篩選模型的構(gòu)建及訓(xùn)練方法、裝置和篩選方法。所述構(gòu)建及訓(xùn)練方法包括獲取目標(biāo)mRNA的第一序列信息以及siRNA的第二序列信息；獲取目標(biāo)mRNA的第一空間圖像信息以及siRNA的第二空間圖像信息；構(gòu)建siRNA基因抑制效率篩選模型，利用第一序列信息和第二序列信息對(duì)第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以提取序列特征；利用第一空間圖像信息和第二空間圖像信息對(duì)第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以提取空間結(jié)構(gòu)特征；將序列特征和空間結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行融合，利用融合后的融合特征對(duì)第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練。如此，能夠提高篩選對(duì)靶向基因具有抑制效率的siRNA的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)siRNA基因抑制效率篩選模型的構(gòu)建及訓(xùn)練方法、裝置和篩選方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種siRNA基因抑制效率篩選模型的構(gòu)建及訓(xùn)練方法，其特征在于，所述構(gòu)建及訓(xùn)練方法包括：獲取目標(biāo)mRNA的第一序列信息以及基于所述目標(biāo)mRNA得到的siRNA的第二序列信息；獲取所述目標(biāo)mRNA的第一空間圖像信息以及所述siRNA的第二空間圖像信息，所述第一空間圖像信息以及所述第二空間圖像信息分別用于表征所述目標(biāo)mRNA和siRNA的空間結(jié)構(gòu)；構(gòu)建siRNA基因抑制效率篩選模型，所述siRNA基因抑制效率篩選模型包含第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為StarTransformer模型，第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為SwinTransformer模型，第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為DPCNN模型；利用所述第一序列信息和所述第二序列信息對(duì)所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以提取序列特征；利用所述第一空間圖像信息和第二空間圖像信息對(duì)所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以提取空間結(jié)構(gòu)特征；將所述序列特征和所述空間結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行融合，利用融合后的融合特征對(duì)第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以使得所述siRNA基因抑制效率篩選模型的篩選準(zhǔn)確度高于閾值。

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