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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于Mamba与双编码策略的多流融合基因序列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：CN121054080B 。

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：202511140273.0，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权基于Mamba与双编码策略的多流融合基因序列预测方法是由欧伟贤;曾伟良;廖梓希设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mamba与双编码策略的多流融合基因序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Mamba与双编码策略的多流融合基因序列预测方法，旨在提升对DNA序列的语义理解与建模能力，从而提高对蛋白质表达值预测的准确性和泛化性能。该方法同步处理DNA序列的正向链与反向互补链：采用BPE编码对反向互补链进行分词与向量化，以捕捉语义片段；对正向链则使用独热编码并经线性映射为稠密表示。两种特征分别经MambaBlock提取深层特征后进行拼接融合，再输入LSTM以建模上下文依赖，最终通过全连接层输出表达值。本方法有效解决了One‑Hot编码难以捕捉生物语义片段、BPE编码可能割裂功能域的问题。基于Mamba架构，有效结合了局部结构与全局语义，在保持较低计算复杂度的同时，擅长捕捉长距离依赖，适用于基因设计、蛋白表达调控等任务。

本发明授权基于Mamba与双编码策略的多流融合基因序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba与双编码策略的多流融合基因序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤： R1：生成原始数据集的DNA序列的反向链，并训练BPE字典； R2：建立多流深度学习回归模型，模型主要包括多模态特征嵌入和多模态融合回归两部分，多模态融合回归主要由不同模态的MambaBlock堆叠，特征拼接和LSTM感知，线性层输出序列表达值几个步骤组成； R3：训练多流深度学习回归模型与预测； 步骤R2具体为： R2-1：设DNA长度为L，数据集大小为B，嵌入特征维度为E，词汇大小为V；首先，将DNA正向序列编码为维度为B,4,L的one-hot特征表示；接着通过一个线性变换层对其进行嵌入映射，得到维度为B,E,L的嵌入特征1； R2-2：使用在步骤R1中训练得到的BPE词典将DNA反向序列进行分词编码，生成BPE特征，变成整数向量的形式；由于BPE编码后的序列长度不会超过L，因此对其进行padding补齐，得到维度为B,1,L的离散特征表示；再通过PyTorch中的Embedding层进行词向量映射，得到维度为B,E,L的嵌入特征2； R2-3：将嵌入特征1和嵌入特征2分别送入3个堆叠的MambaBlock；输出特征维度仍为B,E,L； R2-4：按照第二个维度拼接特征，得到的融合特征Xfused的维度为B,2E,L； R2-5：将融合特征Xfused输入至LSTM网络中以提取序列中的上下文依赖信息；LSTM输出的特征维度保持为B,2E,L；随后，该特征通过三个串联的全连接层进行处理，最终输出对应DNA序列的表达值。

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