常州市第二人民医院;常州大学杨森获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉常州市第二人民医院;常州大学申请的专利一种基于多模态自适应图对比学习的2′-O-甲基化位点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：CN120766763B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510728792.2，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种基于多模态自适应图对比学习的2′-O-甲基化位点预测方法是由杨森;沈鹏设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态自适应图对比学习的2′-O-甲基化位点预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态自适应图对比学习的2′‑O‑甲基化位点预测方法，包括：获取RNA分子，基于RNA分子，构建多模态图；对多模态图进行局部图结构增强和节点特征编码，获取节点嵌入特征，将节点嵌入特征输入自适应注意力融合模型，获取2′‑O‑甲基化位点预测结果；自适应注意力融合模型利用第一训练集训练获得；其中，自适应注意力融合模型通过自适应注意力融合模块计算节点嵌入特征中每个节点在不同模态下的特定权重，利用特定权重融合节点特征，基于全连接层对融合后节点特征进行分类预测，获取2′‑O‑甲基化位点预测结果。本发明进一步优化2OM位点的预测效率，为相关研究提供更加可靠的工具。
本发明授权一种基于多模态自适应图对比学习的2′-O-甲基化位点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态自适应图对比学习的2′-O-甲基化位点预测方法，其特征在于，包括： 获取RNA分子，基于所述RNA分子，构建多模态图；所述多模态图包括：空间邻近图、化学作用图和动态力学图； 对所述多模态图进行局部图结构增强和节点特征编码，获取节点嵌入特征，将所述节点嵌入特征输入自适应注意力融合模型，获取2′-O-甲基化位点预测结果；所述自适应注意力融合模型利用第一训练集训练获得； 其中，所述自适应注意力融合模型通过自适应注意力融合模块计算所述节点嵌入特征中每个节点在不同模态下的特定权重，利用所述特定权重融合节点特征，基于全连接层对融合后节点特征进行分类预测，获取所述2′-O-甲基化位点预测结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常州市第二人民医院;常州大学，其通讯地址为：213000 江苏省常州市武进区滆湖中路68号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励