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龙图腾网获悉北京悦康科创医药科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的siRNA筛选方法及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：CN119851749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411824193.2，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于深度学习的siRNA筛选方法及装置是由赵化建;宋更申;潘福璐;黄泽傲设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的siRNA筛选方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的siRNA筛选方法及装置，该方法包括：构建siRNA抑制率预测模型；基于siRNA抑制率预测模型，获得待预测靶点mRNA序列对应的初步siRNA筛选结果；对待预测靶点mRNA序列进行分子动力学模拟，生成待预测靶点mRNA序列对应的分子动力学轨迹；构建神经关系推理模型，生成待预测靶点mRNA序列对应的相互作用关系图；基于相互作用关系图，对初步siRNA筛选结果进行再次筛选，获得最终siRNA筛选结果。本发明有效提高了深度学习模型在真实筛选任务中的准确性，避免了深度学习模型在筛选siRNA时由于训练集的偏差导致泛化能力弱等问题。

本发明授权一种基于深度学习的siRNA筛选方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的siRNA筛选方法，其特征在于，所述方法包括： 构建siRNA抑制率预测模型； 基于所述siRNA抑制率预测模型，获得待预测靶点mRNA序列对应的初步siRNA筛选结果； 对所述待预测靶点mRNA序列进行分子动力学模拟，生成所述待预测靶点mRNA序列对应的分子动力学轨迹； 构建神经关系推理模型，生成所述待预测靶点mRNA序列对应的相互作用关系图； 基于所述相互作用关系图，对所述初步siRNA筛选结果进行再次筛选，获得最终siRNA筛选结果；其中，包括： 基于所述相互作用关系图中包括的邻接矩阵，确定每个节点的度，其中，所述节点为所述待预测靶点mRNA序列中的残基，所述度为所述节点连接其他节点的个数； 生成所述节点与所述度的关系曲线图，所述关系曲线图的横坐标为残基编号、纵坐标为所述度； 判断所述初步siRNA筛选结果中的siRNA序列对应的靶点mRNA序列的残基编号是否处于所述关系曲线图中波谷区域对应的残基编号范围内； 若处于所述关系曲线图中波谷区域对应的残基编号范围内，则保留对应的所述siRNA序列； 若不处于所述关系曲线图中波谷区域对应的残基编号范围内，则将对应的所述siRNA序列从所述初步siRNA筛选结果中删除。

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