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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于RNAErnie预训练模型的RNA N4-乙酰胞苷修饰位点预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：CN119252330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411508778.3，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权基于RNAErnie预训练模型的RNA N4-乙酰胞苷修饰位点预测方法及系统是由张子龙;贾艳娜;崔菲菲;耿奥运;付修豪设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RNAErnie预训练模型的RNA N4-乙酰胞苷修饰位点预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于RNAErnie预训练模型的RNAN4‑乙酰胞苷修饰位点预测方法及系统。所述方法包括：采集RNA序列数据集输入至RNAErnie预训练模型中捕捉上下文依赖关系并提取出全局特征；通过RNAErnie预训练模型结合六种传统特征编码方法进行特征编码；通过深度神经网络模型中进行特征降维后输入至软投票集成模型中集成不同分类器的预测结果，得到RNAN4‑乙酰胞苷修饰位点预测结果。通过RNAErnie预训练模型进行多级掩码，并结合六种传统特征编码方式可以捕捉到序列的细节和物理化学属性；利用深度神经网络自动进行特征降维，减少了计算复杂度并保留了关键信息；将降维后的特征输入软投票集成模型，通过集成多个分类器得到最终预测结果，显著提升了预测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于RNAErnie预训练模型的RNA N4-乙酰胞苷修饰位点预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RNAErnie预训练模型的RNAN4-乙酰胞苷修饰位点预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集RNA序列数据集；所述RNA序列数据集中包含有阳性和阴性样本； 将所述RNA序列数据集中的每条RNA序列分别输入至RNAErnie预训练模型中进行多级掩码，捕捉上下文依赖关系并提取出全局特征；并将所述RNAErnie预训练模型结合六种传统特征编码方法对各个所述RNA序列进行特征编码，得到编码后的高维特征；其中，六种特征编码方法分别是：One-hot、ENAC、C2、ND、TPCP、Ksnpf特征编码方法； 将所述编码后的高维特征输入至深度神经网络模型中进行特征降维，得到降维后的特征； 将所述降维后的特征输入至软投票集成模型中，通过所述软投票集成模型集成不同分类器的预测结果，得到RNAN4-乙酰胞苷修饰位点预测结果； 其中，所述软投票集成模型由XGBoost、MLP、CatBoost分类器构建而成。

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海南大学，其通讯地址为：570100 海南省海口市人民大道58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”。