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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多分子模态融合的通用蛋白质-RNA结合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：CN119811500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411865016.9，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于多分子模态融合的通用蛋白质-RNA结合预测方法是由宋承洋;沈红斌;潘小勇设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分子模态融合的通用蛋白质-RNA结合预测方法在说明书摘要公布了：一种基于多分子模态融合的通用蛋白质‑RNA结合预测方法，通过广义生物学基础模型对经预处理的蛋白质与RNA序列进行初始表征后，用于训练构造得到的基于改进交叉注意力机制的神经网络模型，在在线阶段采用训练后的模型根据任意输入的蛋白质序列与RNA分子序列输出对两分子序列结合可能性的预测值。本发明使用通用生物学基础模型为蛋白质与RNA两种分子进行初始表征，通过改进的交叉注意力机制对两种分子的表征进行有效信息的提取与融合，基于有效融合信息训练后的人工神经网络可以更加准确的预测蛋白质与RNA结合结果，并且具有更为强大的泛化能力，能够应对多类蛋白的结合预测场景与任务。

本发明授权基于多分子模态融合的通用蛋白质-RNA结合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分子模态融合的通用蛋白质-RNA结合预测方法，其特征在于，通过广义生物学基础模型对经预处理的蛋白质与RNA序列进行初始表征后，用于训练构造得到的基于改进交叉注意力机制的神经网络模型，在在线阶段采用训练后的模型根据任意输入的蛋白质序列与RNA分子序列输出对两分子序列结合可能性的预测值； 所述的基于改进交叉注意力机制的神经网络模型包括：多分子表征融合模块和多层感知机预测模块，其中：多分子表征融合模块根据预表征后的蛋白质与RNA分子序列初始表征，通过基于蛋白质与RNA两种分子特征改进的交叉注意力机制，即每个注意力头按照以下公式计算两种模态特征之间的注意力系数其中表示RNA初始表征的特征矩阵，表示蛋白质初始表征的特征矩阵转置，用于注意力大小的缩放，使得模型在RNA与蛋白质两种分子模态的表征间进行信息的动态权重分配，捕捉RNA与蛋白质序列的相互作用规律，给出对两种分子特征进行细粒度信息融合的融合特征，进而帮助模型增强对蛋白质-RNA结合任务的理解；多层感知机预测模块根据融合后的多模态表征，利用前期融合的多模态信息，通过自身的多层结构深度挖掘数据中的非线性特征，输出蛋白质与RNA结合的预测值； 所述的多层感知机预测模块包括：平均池化层、线性层与GELU激活函数层； 所述的基于改进交叉注意力机制的神经网络模型，通过以下方式得到： 步骤3.1将蛋白质与RNA序列的初始表征输入改进的多头交叉注意力模块，计算后的每个注意力系数与蛋白质特征矩阵加权求和，合并后与RNA初始表征相加，即得到融合了蛋白质与RNA两种分子信息的多模态表征； 步骤3.2融合后的多模态表征输入由平均池化层、线性层与GELU激活函数组成的多层感知机预测模块，预测出输入的蛋白质与RNA结合的预测值。

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