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龙图腾网获悉湖南中医药大学申请的专利一种基于多头自注意力机制和序列的关键miRNA识别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：CN115206432B 。

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：202210838647.6，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权一种基于多头自注意力机制和序列的关键miRNA识别方法是由严承;黄辛迪;张蕾;刘佳俊设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多头自注意力机制和序列的关键miRNA识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多头自注意力机制和序列的关键miRNA识别方法，包括以下步骤：步骤S1，根据成熟miRNA都来源于pre‑miRNA剪接产生且pre‑miRNA所具有的茎环发夹结构的特点，基于pre‑miRNA、miRNA序列信息构建pre‑miRNA的核苷酸序列统计结构特征Fs；步骤S2，根据pre‑miRNA序列所具有的核苷酸序列的时序特征，构建基于BiLSTM的miRNA深度学习初始特征Fdo；步骤S3，基于多头自注意力机制和BiLSTM的miRNA深度学习初始特征Fdo获取miRNA多头自注意力特征Fdm；步骤S4，根据pre‑miRNA序列中的核苷酸子序列对核苷酸序列统计结构特征Fs的重要性，计算基于权重注意力机制的miRNA深度学习最终特征表示Fd；步骤S5，将获取的miRNA核苷酸序列统计结构特征Fs和miRNA深度学习最终特征表示Fd进行拼接得到最终的miRNA特征Ff并输入到MLP模型，基于已有的关键miRNA样本基础数据集进行关键miRNA识别。

本发明授权一种基于多头自注意力机制和序列的关键miRNA识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多头自注意力机制和序列的关键miRNA识别方法，其特征在于，所述关键miRNA识别方法包括以下步骤： 步骤S1，根据成熟miRNA都来源于pre-miRNA剪接产生且pre-miRNA所具有的茎环发夹结构的特点，基于pre-miRNA、miRNA序列信息构建pre-miRNA的核苷酸序列统计结构特征Fs； 步骤S2，根据pre-miRNA序列所具有的核苷酸序列的时序特征，构建基于BiLSTM的miRNA深度学习初始特征Fdo； 步骤S3，基于多头自注意力机制和BiLSTM的miRNA深度学习初始特征Fdo获取miRNA多头自注意力特征Fdm； 步骤S4，根据pre-miRNA序列中的核苷酸子序列对核苷酸序列统计结构特征Fs的重要性，计算基于权重注意力机制的miRNA深度学习最终特征表示Fd；在基于pre-miRNA、miRNA序列得到的核苷酸序列统计结构特征Fs的基础上，将Fs与基于多头自注意力机制和BiLSTM的miRNA深度学习初始特征Fdo获取miRNA多头自注意力特征Fdm采用权重注意力机制获取miRNA深度学习最终特征表示Fd； 步骤S5，将获取的miRNA核苷酸序列统计结构特征Fs和miRNA深度学习最终特征表示Fd进行拼接得到最终的miRNA特征Ff并输入到MLP模型，基于已有的关键miRNA样本基础数据集进行关键miRNA识别。

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