浙江大学朱峰获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于图表征的RNA全面分类深度学习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：CN119920325B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411786736.6，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种基于图表征的RNA全面分类深度学习预测方法是由朱峰;牟敏杰;黄诗洁;王云霞设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图表征的RNA全面分类深度学习预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图表征的RNA全面分类深度学习预测方法，包括：采用RNAImage图表征策略，通过图表征RNA数据集构建模板图，再将用于RNA关键分类预测任务的数据集中的每条RNA序列利用模板图进行特征映射得到表征图，得到的所有表征图构成编码处理后的数据集；采用双路线多通道的卷积神经网络模型，通过编码处理后的数据集训练，得到RNA分类训练模型；利用评估矩阵对RNA分类训练模型进行评估，并进行超参数优化，生成RNA分类预测模型；对RNA进行分类预测，将分类结果用于RNA功能探究和开发生物药物。本发明方法有助于全面地对RNA分类进行预测，并对RNA编码潜力的生物学可解释性进行进一步挖掘。
本发明授权一种基于图表征的RNA全面分类深度学习预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图表征的RNA全面分类深度学习预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：选取并处理RNA数据，构建图表征RNA数据集和3个用于RNA关键分类预测任务的数据集； S2：采用RNAImage图表征策略，通过图表征RNA数据集构建2个模板图，2个模板图为D-template和G-template，再将3个用于RNA关键分类预测任务的数据集中的每条RNA序列通过特征映射得到对应的2个表征图，得到的所有表征图构成编码处理后的数据集； S3：采用双路线多通道的卷积神经网络模型，通过编码处理后的数据集训练，得到RNA分类训练模型； S4：利用评估矩阵对RNA分类训练模型进行评估，并进行超参数优化，生成RNA分类预测模型； S5：使用RNA分类预测模型对各类所需要预测的RNA进行分类预测，将分类结果用于RNA功能探究和开发生物药物。
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