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申请/专利权人：重庆医科大学
摘要：本发明属于蛋白活性预测技术领域，具体公开了一种基于Transformer的基因编辑Cas9蛋白活性预测方法及系统，该方法提取目标序列信息以及编辑活性效率，建立Cas9蛋白的预测模型，将目标序列输入预测模型，进行k‑mer编码转义为模型能够识别的信息，得到3种不同的输入；三种信息经由Embedding编码和位置编码，提取特征信息以及位置信息；多头注意力网络对提取的信息加强，得到核苷酸的相互作用信息，经由残差网络和归一化网络加速模型的训练与收敛；三种k‑mer输入传入双层注意力机制生成网络，将各个核苷酸的信息按照权重向量进行融合，得到cas9蛋白的活性数值。采用本技术方案，将文本数据与Cas9蛋白和细胞特征的基因组数据进行融合，提高基因编辑技术中CRISPRCas9系统的准确性和泛化能力。
主权项：1.一种基于Transformer的基因编辑Cas9蛋白活性预测方法，其特征在于，包括如下步骤：根据细胞实验得到或已公开的实验验证数据，提取目标序列信息以及对应的编辑活性效率；建立Cas9蛋白的预测模型，预测模型包括依次连接的k-mer编码网络，多头注意力网络，残差网络，以及双层注意力机制生成网络；将目标序列输入预测模型，对其进行k-mer编码转义为模型能够识别的信息，得到3种不同的输入，分别对应单核苷酸，双核苷酸，三核苷酸组合信息；三种信息经由Embedding编码和位置编码，分别提取特征信息以及位置信息；多头注意力网络对已提取的信息进行加强，分别得到核苷酸之间的相互作用信息，再经由残差网络和归一化网络加速模型的训练与收敛；三种k-mer输入经过上述操作后传入双层注意力机制生成网络，将各个核苷酸的信息按照权重向量进行融合，最终得到cas9蛋白的活性数值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆医科大学 基于Transformer的基因编辑Cas9蛋白活性预测方法及系统
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