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龙图腾网恭喜云南省农业科学院农业环境资源研究所申请的专利一种基于转录组数据的microRNA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：CN117198409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202311189496.7，技术领域涉及：G16B50/00；该发明授权一种基于转录组数据的microRNA预测方法及系统是由刘莹;谌爱东;胡文斌;尹艳琼;赵雪晴;李向永;陈福寿;张红梅;王燕设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于转录组数据的microRNA预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物技术领域，尤其是一种基于转录数据的microRNA预测方法及系统，其中，所述基于转录组数据的microRNA预测方法，包括如下步骤：获取目标生物的转录组数据；利用所述非冗余蛋白数据库从转录组数据集中筛选出非蛋白编码序列；从所述非蛋白编码序列上滑动截取多个microRNA预测候选前体序列；利用现有microRNA成熟体序列筛选microRNA前体序列，并利用现有microRNA成熟体序列结合所述microRNA前体序列的二级结构，从microRNA前体序列筛选出所述目标生物在不同成长阶段的microRNA成熟序列。本发明利用转录组数据充分结合已知的蛋白编码序列和microRNA成熟体序列，实现了对目标生物在不同成长阶段的microRNA精准预测，为生物学研究和基因调控网络的探索提供了强大的工具。

本发明授权一种基于转录组数据的microRNA预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于转录组数据的microRNA预测方法，其特征在于，所述基于转录组数据的microRNA预测方法，包括如下步骤：获取目标生物在一个或者多个成长阶段的转录组数据；获取非冗余蛋白数据库，并利用所述非冗余蛋白数据库从转录组数据集中筛选出非蛋白编码序列；设置距离划窗和截取窗口，并以所述距离划窗的长度为滑动单位，利用所述截取窗口在所述非蛋白编码序列上滑动截取多个microRNA预测候选前体序列；获取现有microRNA成熟体序列，并通过所述microRNA预测候选前体序列结合所述现有microRNA成熟体序列，获得microRNA成熟体序列标记；根据所述现有microRNA成熟体序列，在所述microRNA预测候选前体序列中筛选出microRNA前体序列；构建所述microRNA前体序列的二级结构，并获取所述二级结构的最小自由能和最小自由能系数；设定最小自由能阈值和最小自由能系数阈值，并结合所述最小自由能和所述最小自由能系数，从所述microRNA前体序列中筛选出目标microRNA前体序列；利用所述microRNA成熟体序列标记匹配所述目标microRNA前体序列，获得所述目标生物在不同成长阶段的microRNA成熟序列；所述获取所述二级结构的最小自由能和最小自由能系数，包括如下步骤：分别搭建最小自由能模型和最小自由能系数模型，所述最小自由能模型和所述最小自由能系数模型分别为： ， ，其中，表示二级结构的最小自由能，表示二级结构的最小自由能系数，i和j均表示microRNA前体序列中碱基位置，表示microRNA前体序列中第i个位置处的碱基与第j个位置处的碱基之间的能量，表示microRNA前体序列中第i个位置处的碱基与第j个位置处的碱基之间的配对指示函数，当microRNA前体序列中第i个位置处的碱基与第j个位置处的碱基能配对，=1，当microRNA前体序列中第i个位置处的碱基与第j个位置处的碱基不能配对，=0，表示microRNA前体序列中第i个位置处碱基能量，表示microRNA前体序列中第i个位置处碱基的稳定指示函数，当microRNA前体序列中第i个位置处碱基处于稳定状态，=1，当microRNA前体序列中第i个位置处碱基处于非稳定状态，=0，R表示理想气体常数，T表示绝对温度，表示预测二级结构中的碱基数目，表示microRNA前体序列中碱基和碱基的数目，，表示microRNA前体序列中碱基G、碱基C、碱基A和碱基U的数目；利用所述最小自由能模型和所述最小自由能系数模型，分别获得所述二级结构对应的最小自由能和最小自由能系数；所述距离划窗的长度范围包括18nt至25nt，所述截取窗口的长度至少为120nt；设置所述距离划窗的长度为25nt，设置所述截取窗口的长度为120nt；以所述距离划窗的长度为滑动单位，利用所述截取窗口在所述非蛋白编码序列上滑动截取多个microRNA预测候选前体序列，任一个microRNA预测候选前体序列，满足如下计数模型： ，其中，，， 表示正整数，表示非蛋白编码序列所包含的核苷酸总数，表示从非蛋白编码序列上获得的第i条microRNA预测候选前体序列，所述第i条microRNA预测候选前体序列包括非蛋白编码序列中第个核苷酸至第个核苷酸；所述利用所述非冗余蛋白数据库从转录组数据集中筛选出非蛋白编码序列，包括如下步骤：组装转录组数据集中的转录数据，获得多条非重复连续序列；比对所述非冗余蛋白数据库中已知蛋白编码序列和所述非重复连续序列，获得所述非重复连续序列中与所述已知蛋白编码序列相似的编码区域，并计算所述编码区域中的序列与已知蛋白编码序列的相似度；设置相似度阈值，并通过所述相似度和所述相似度阈值的比较，判断所述非重复连续序列为非蛋白编码序列或者蛋白编码序列；所述通过所述microRNA预测候选前体序列结合所述现有microRNA成熟体序列，获得microRNA成熟体序列标记，包括如下步骤：比对所述现有microRNA成熟体序列和所述microRNA预测候选前体序列，获得具有比对位点的microRNA预测候选前体序列；根据所述具有比对位点的microRNA预测候选前体序列，标记与比对位点序列相似的microRNA成熟体序列作为microRNA成熟体序列标记；所述利用所述microRNA成熟体序列标记匹配所述目标microRNA前体序列，获得所述目标生物在不同成长阶段的microRNA成熟序列，包括如下步骤：利用所述microRNA成熟体序列标记所对应的microRNA成熟体序列，匹配所述目标microRNA前体序列的二级结构中stem区域的序列；根据匹配结果，获得所述目标生物在不同成长阶段的microRNA成熟序列。

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