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龙图腾网获悉寻鲸生科(北京)智能技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的siRNA修饰设计方法及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：CN120564846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510689291.8，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于人工智能的siRNA修饰设计方法及装置是由邵燕秋;张志龙;王茜雯;王宗宇设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的siRNA修饰设计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的siRNA修饰设计方法及装置，涉及生物信息技术领域。方法包括：使用遗传算法从N个siRNA修饰序列样本的后代种群中选出序列活性评分最高的siRNA修饰序列样本；将siRNA裸序列样本输入至训练中的深度学习网络，得到最优的siRNA修饰序列输出样本；将待修饰的siRNA裸序列输入至训练完成的深度学习网络，得到最优的siRNA修饰序列。本发明能够快速设计出siRNA的最佳修饰方案，提高siRNA修饰设计的效率。

本发明授权一种基于人工智能的siRNA修饰设计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的siRNA修饰设计方法，其特征在于，包括如下步骤： 遗传算法修饰设计步骤：使用遗传算法从N个siRNA修饰序列样本的后代种群中选出序列活性评分最高的siRNA修饰序列样本，作为最优的siRNA修饰序列样本，其中所述最优的siRNA修饰序列样本具有第一序列活性评分； 深度学习优化设计步骤：将siRNA裸序列样本输入至训练中的深度学习网络，得到siRNA修饰序列输出样本和其对应的第二序列活性评分；计算所述siRNA修饰序列输出样本的概率分布和所述最优的siRNA修饰序列样本的概率分布的交叉熵，若所述第二序列活性评分小于所述第一序列活性评分，则将所述交叉熵作为训练中的深度学习网络的损失函数，若所述第二序列活性评分大于等于所述第一序列活性评分，则将1与所述第二序列活性评分之差作为训练中的深度学习网络的损失函数；基于最终确定的损失函数训练所述深度学习网络，直至得到最优的siRNA修饰序列输出样本； 所述深度学习网络包括修饰设计模块和第二活性预测模块，所述修饰设计模块包括siRNA中间修饰生成模块和siRNA末端修饰生成模块；所述第二活性预测模块用于生成所述第二序列活性评分；所述siRNA中间修饰生成模块包括依次相连的第一siRNA序列特征提取模块、第一全连接层和第一Softmax激活函数层；其中，所述第一全连接层的输入维度为siRNA的正链长度和负链长度，输出维度为siRNA正链和负链的非末端的每个核苷酸位点可能的修饰类型数量；所述siRNA中间修饰生成模块用于输出siRNA正链和负链的非末端核苷酸位点修饰类型的概率分布；所述siRNA末端修饰生成模块包括依次相连的第二siRNA序列特征提取模块、第二全连接层和第二Softmax激活函数层；其中，所述第二全连接层的输入维度为siRNA的正链和负链的末端修饰长度，输出维度为siRNA正链和负链的末端核苷酸位点可能的修饰类型数量；所述siRNA末端修饰生成模块用于输出siRNA正链和负链的末端核苷酸位点修饰类型的概率分布； siRNA修饰设计应用步骤：将待修饰的siRNA裸序列输入至训练完成的深度学习网络，得到最优的siRNA修饰序列。

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