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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心大健康研究院申请的专利基于深度学习的mRNA翻译蛋白质产物的预测方法与模型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：CN119785882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411978849.6，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权基于深度学习的mRNA翻译蛋白质产物的预测方法与模型是由吴增丁;费才溢;徐实设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的mRNA翻译蛋白质产物的预测方法与模型在说明书摘要公布了：本发明开发了一种基于深度学习的mRNA翻译蛋白质产物的预测方法与模型。具体地，本发明设计了一种基于深度学习方法的转录组水平翻译产物精确预测的方法，用于对转录本序列的翻译位点和翻译产物进行预测，形成TRANSAID模型。本发明的TRANSAID模型采用了独特的序列编码策略和深度学习架构，能够同时捕捉局部序列特征和长距离依赖关系，大大提高了预测准确性；并能够对不同物种的转录本序列进行预测，具有本领域中首次出现的跨物种预测能力；还能够识别5'UTR和3'UTR区域对翻译调控的不同影响。

本发明授权基于深度学习的mRNA翻译蛋白质产物的预测方法与模型在权利要求书中公布了：1.一种构建转录本翻译蛋白质产物的预测模型的方法，其特征在于，所述方法包括步骤： S1提供用于模型训练的数据集，对所述数据集进行数值化转化； 其中，所述数据集为转录本序列，所述转录本序列包括mRNA序列和非编码RNA序列；所述数值化为基于位置的嵌入； S2将S1中所述的数据集用于模型架构的训练； 其中，所述模型架构包括基于多尺度卷积模块、残差网络模块和注意力机制模块的模型架构； 所述多尺度卷积模块卷积核对所述基于位置的嵌入进行卷积，获得卷积结果，卷积结果经过批标准化batchnormalization和线性整流rectifiedlinearunit，ReLU激活，输出到下游残差网络模块； 所述残差网络模块包括两个部分： Z1残差网络模块第一部分：使用4个残差块，每个所述残差块有2个空洞卷积，使用大小为26的卷积核对上游输出进行卷积，所述卷积核的数量为64，获得卷积结果；对所述卷积结果进行1×1卷积，获得高阶卷积结果；对所述高阶卷积结果进行批标准化和线性整流激活，输出到下游残差网络模块第二部分； Z2残差网络模块第二部分：使用4个残差块，每个所述残差块有2个空洞卷积，使用大小为26卷积核对上游输出进行卷积，所述卷积核的数量为128，经过批标准化和线性整流激活后，获得中间特征表示，将所述中间特征表示输出到下游注意力机制模块； 所述注意力机制模块包含3个1×1卷积，分别用于生成查询张量、键张量和值张量；根据所述查询张量、键张量和值张量生成聚焦后的序列表示；合并所述聚焦后的序列表示与上游输出，获得注意力机制模块的输出； S3对S2中所述注意力机制模块的输出进行解码，得到预测结果； S4当训练结果达到预定终止条件，则终止模型训练，并获得所述的转录本翻译蛋白质产物的预测模型，即TRANSAID模型。

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合肥综合性国家科学中心大健康研究院，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区宿松路4090号1号楼202；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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