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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于深度学习和K-Square编码的植物miRNA和LncRNA相互作用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：CN117198391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311023243.2，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于深度学习和K-Square编码的植物miRNA和LncRNA相互作用预测方法是由孙战里;勇双豪;孙典正设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和K-Square编码的植物miRNA和LncRNA相互作用预测方法在说明书摘要公布了：基于深度学习和K‑Square编码的植物miRNA和LncRNA相互作用预测方法，属于生物信息技术领域，解决在miRNA和LncRNA相互作用预测中的特征提取方法只能关注到原始的LncRNA和miRNA序列低维度的信息的问题；本发明将LncRNA和miRNA分别进行K‑Square编码之后融合形成二维特征矩阵，特征矩阵可以反映出两种RNA的不同层级的Kmer之间的结合关系；神经网络结构针对经典的残差网络架构进行改进，加入了LSTM模块以及对由残差模块结构提取到的图片特征信息进行TimeDistributed处理，将处理二维图片的网络和处理一维序列网络结合在一起，充分地发掘原始序列的特征信息。

本发明授权基于深度学习和K-Square编码的植物miRNA和LncRNA相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和K-Square编码的植物miRNA和LncRNA相互作用预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集不同物种植物的多条样本作为训练集、验证集以及独立测试集；所述样本的信息包括为：miRNA名称、LncRNA名称、miRNA核苷酸序列、LncRNA核苷酸序列、miRNA二级分子结构、LncRNA二级分子结构； S2、首先将miRNA序列中的胞嘧啶U用胸腺嘧啶T来替换，然后分别针对miRNA序列以及miRNA二级分子结构进行K-Square编码；同时分别针对LncRNA序列以及LncRNA二级分子结构进行K-Square编码； 所述的K-Square编码分为两个步骤： S21、计算出每条RNA从1到K的Kmer向量，这条Kmer向量包括核苷酸序列的Kmer以及RNA二级结构的Kmer，然后将它们首尾相接形成的特征向量； S22、将得到的两条分别属于miRNA和LncRNA的特征序列进行融合，其中miRNA的特征序列做横轴、LncRNA的特征序列做纵轴，形成一个K-Square编码特征矩阵，K-Square编码特征矩阵的每一个元素是对应特征向量当前位置元素的算数平均值； S3、将K-Square编码特征矩阵转换为图片输入神经网络进行训练。

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