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龙图腾网获悉寻鲸生科(北京)智能技术有限公司申请的专利基于深度学习的siRNA序列设计方法及活性预测装置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：CN120148613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510244458.X，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于深度学习的siRNA序列设计方法及活性预测装置是由邵燕秋;张志龙;王宗宇设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的siRNA序列设计方法及活性预测装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的siRNA序列设计方法及活性预测装置，涉及人工智能辅助生物技术领域。方法包括对靶点mRNA进行全局扫描，按照预定步长和预定窗口宽度将靶点mRNA截取为RNA序列片段，枚举所有可用的候选siRNA序列片段；过滤掉候选siRNA序列片段中GC含量在预定范围外的序列片段，并排除转录组中出现频率大于预设阈值的15聚体序列；将上述siRNA序列数据、mRNA序列及结构数据和实验信息输入至深度学习模型，输出活性预测值，对活性排序靠前的siRNA序列进行分析，输出潜在的siRNA序列。本发明能够更准确地预测真实的实验场景中siRNA的活性，并进行siRNA序列的高效设计。

本发明授权基于深度学习的siRNA序列设计方法及活性预测装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的siRNA序列设计方法，其特征在于，包括如下步骤： 对靶点mRNA进行全局扫描，按照预定步长和预定窗口宽度将靶点mRNA截取为若干RNA序列片段，根据截取的RNA序列片段枚举所有可用的候选siRNA序列片段； 过滤掉所述候选siRNA序列片段中GC含量在预定范围外的序列片段，并排除转录组中出现频率大于预设阈值的15聚体序列，得到过滤后的siRNA序列片段； 获取过滤后的siRNA序列片段的正负链序列数据、靶点mRNA序列片段的序列数据和靶点mRNA序列片段的二级结构数据，并将上述数据和实验信息输入至深度学习模型，以获得预测的siRNA活性值； 对siRNA活性值按照从大到小排序，选取活性值排序靠前的若干siRNA序列进行脱靶分析、同源分析和SNP分析，输出潜在的siRNA序列; 所述深度学习模型包括： siRNA特征学习模块、mRNA特征学习模块、交叉注意力模块、实验信息特征学习模块和融合输出模块； 所述siRNA特征学习模块，用于提取siRNA序列片段的正链序列特征和负链序列特征，对正链序列特征和负链序列特征进行张量相加操作，输出siRNA序列的特征嵌入； 所述mRNA特征学习模块，用于提取mRNA序列片段的序列特征和结构特征，对mRNA序列片段的序列特征和结构特征进行张量相加操作，输出mRNA序列的特征嵌入； 所述交叉注意力模块，用于接收输入的siRNA序列的特征嵌入和mRNA序列的特征嵌入，输出表示siRNA序列和mRNA序列的相互作用的综合特征嵌入； 所述实验信息特征学习模块，用于对实验信息中的类别变量和数值变量合并后进行特征提取，输出实验信息的特征嵌入； 所述融合输出模块，用于将所述综合特征嵌入和所述实验信息的特征嵌入经过层归一化处理后进行张量相加操作，通过全连接操作和非线性变换操作输出预测的siRNA活性值。

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