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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利一种基于曼巴模型与半监督学习的RNA序列分类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：CN120748508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511255952.2，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于曼巴模型与半监督学习的RNA序列分类方法是由张得印;周树森;臧睦君;刘通;柳婵娟;王庆军设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于曼巴模型与半监督学习的RNA序列分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于曼巴模型与半监督学习的RNA序列分类方法，属于生物信息学领域。首先，对RNA序列提取多尺度稀疏特征，并通过编码器网络将高维特征压缩至低维潜在空间向量，同时进行L2归一化以增强特征可分性。其次，在残差结构中引入基于选择性状态空间模型的曼巴模型，以低复杂度高效建模长程依赖关系。最后通过构建编码器‑解码器结构，实现无监督特征重建与有监督分类的半监督学习，并采用加权损失函数提升模型在小样本条件下的泛化性能。实验结果表明，本方法在多类RNA序列分类任务中显著提升了F1分数。本发明降低了长序列建模和标注的成本，适用于RNA功能预测、生物医学研究及疾病诊断等领域。

本发明授权一种基于曼巴模型与半监督学习的RNA序列分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于曼巴模型与半监督学习的RNA序列分类方法，其特征在于，构建基于编码器-解码器结构的半监督框架，融合选择性状态空间模型曼巴模块，包括以下步骤： 当RNA序列长度大于300时，对RNA序列进行预处理，将尿嘧啶替换为胸腺嘧啶并剔除含连续三个以上N碱基或N占比超过10%的序列；以步长为1的滑动窗口分别提取k=3、4、5的k-mer特征，并使用稀疏矩阵的水平拼接操作将三类k-mer特征拼接成维度为1344的稀疏矩阵，经编码器压缩为256维潜在向量并进行L2归一化； 编码器输入层接收1344维k-mer稀疏特征向量并进行稠密映射；其次，通过输入投影层将1344维特征压缩至1024维稠密向量；然后，数据经过由多头注意力和曼巴组成的4个残差块，其中前两个块由多头注意力组成，后两个块由含线性层、Batch、GELU激活函数的曼巴模块组成；接着，将1024维特征压缩至256维潜在空间向量；最后，输出与下游任务衔接，分别用于分类任务和重建任务； 所述曼巴模块通过状态传递矩阵捕获长程依赖，结合门控机制更新状态，线性投影生成离散化参数A、B、C及时间步Δt，并保留残差连接、LayerNorm与Dropout以保证训练稳定性； 解码器采用对称的4层卷积网络，对256维潜在向量逐层重建为1344维稠密k-mer向量，用于无监督重建任务；分类头为两层全连接网络，输出三分类概率分布，构建编码器-解码器实现半监督联合训练，所述三分类概率是指RNA属于mRNA、IncRNA和circRNA的概率； 输入待分类RNA序列经上述处理后输出多类分类概率及256维潜在特征，用于RNA家族聚类、功能预测与下游可视化分析。

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