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龙图腾网获悉北京深势科技有限公司申请的专利一种平均核糖体负载预测系统的处理方法和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：CN119252333B 。

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：202310807088.7，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种平均核糖体负载预测系统的处理方法和装置是由温翰;王喜;顾睿初;李永歌;张林峰;孙伟杰设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种平均核糖体负载预测系统的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种平均核糖体负载预测系统的处理方法和装置，所述方法包括：构建平均核糖体负载预测系统；并构建数据集；并基于数据集对预测系统进行训练；在系统训练结束之后，接收用户输入的系统应用模式和对应的系统应用数据；当系统应用模式为单序列预测模式时，基于预测系统对目标RNA序列进行平均核糖体负载预测；当系统应用模式为多序列排序模式时，基于预测系统对多个目标RNA序列进行排序；当系统应用模式为单序列优化模式时，基于预测系统对目标mRNA序列进行优化。通过本发明可以提高平均核糖体负载预测任务的预测效率与预测质量。

本发明授权一种平均核糖体负载预测系统的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种平均核糖体负载预测系统的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 预先构建平均核糖体负载预测系统记为对应的第一预测系统；并构建数据集记为对应的第一数据集；并基于所述第一数据集对所述第一预测系统进行训练； 在系统训练结束之后，接收用户输入的系统应用模式和对应的系统应用数据；所述系统应用模式包括单序列预测模式、多序列排序模式和单序列优化模式；所述系统应用模式为单序列预测模式时，所述系统应用数据为对应的第一目标RNA序列；所述系统应用模式为多序列排序模式时，所述系统应用数据为对应的多个第二目标RNA序列；所述系统应用模式为单序列优化模式时，所述系统应用数据为对应的第一目标mRNA序列； 当所述系统应用模式为单序列预测模式时，基于所述第一预测系统对所述第一目标RNA序列进行平均核糖体负载预测处理； 当所述系统应用模式为多序列排序模式时，基于所述第一预测系统对所述多个第二目标RNA序列进行目标RNA序列排序处理； 当所述系统应用模式为单序列优化模式时，基于所述第一预测系统对所述第一目标mRNA序列进行序列优化处理； 其中，所述第一预测系统包括RNA序列预训练单元、RNA序列特征降维单元、核糖体负载预测单元和平均核糖体负载预测单元； 所述第一数据集包括一阶段数据集、二阶段数据集和三阶段数据集；所述一阶段数据集为整合了RNAcentral数据库、MG-RAST数据库、GenomeWarehouse数据库、MGnify数据库和NCBI核酸序列数据库及其子集的RNA序列数据库；所述一阶段数据集包括多个第一RNA序列；所述二阶段数据集包括多个第一非编码RNA序列；所述三阶段数据集包括多个第一RNA修饰序列； 所述基于所述第一数据集对所述第一预测系统进行训练，具体包括： 将所述一阶段数据集作为对应的第一数据集；并将所述第一数据集的各个所述第一RNA序列作为对应的第一序列；并按预设的训练-测试数据比将所述第一数据集划分成训练数据集和测试数据集，训练-测试数据比=训练数据集的第一序列数量：测试数据集的第一序列数量；并根据本次得到的所述训练数据集和所述测试数据集对所述第一预测系统进行一轮系统训练； 并在本轮系统训练结束时，将所述二阶段数据集作为新的所述第一数据集；并将新的所述第一数据集的各个所述第一非编码RNA序列作为对应的所述第一序列；并按所述训练-测试数据比将新的所述第一数据集划分成新的所述训练数据集和所述测试数据集；并根据本次得到的所述训练数据集和所述测试数据集对所述第一预测系统进行一轮系统训练； 并在本轮系统训练结束时，将所述三阶段数据集作为新的所述第一数据集；并将新的所述第一数据集的各个所述第一RNA修饰序列作为对应的所述第一序列；并按所述训练-测试数据比将新的所述第一数据集划分成新的所述训练数据集和所述测试数据集；并根据本次得到的所述训练数据集和所述测试数据集对所述第一预测系统进行一轮系统训练； 并在本轮系统训练结束时，确认所述第一预测系统的系统训练结束。

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