发明专利已授权

基于交互式推理网络的piRNA与mRNA靶标对的预测方法

📄 申请号：CN202310955332.4 📄 发布日：2026/07/22

著录项目信息

申请日

2023-08-01

公开号

CN116994645B

公开日

2024-04-09

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16B15_30

IPC 分类号

G16B15_30 , G06F18_241 , G06F18_214 , G06N20_20 , G06N5_04 , G06F18_25 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

生物信息学生物信息学人工智能算法靶标预测

应用场景

基因调控机制研究, 疾病靶标发现, 药物靶点筛选, 生物标志物开发, 非编码RNA功能研究

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摘要

本发明提供了一种基于交互式推理网络的piRNA与mRNA靶标对的预测方法，步骤S1：构建小鼠piRNA与mRNA靶标对预测研究的基准数据集；步骤S2：构建piRNA与mRNA靶标对预测研究的可靠负集；步骤S3：对前序步骤得到的序列对进行预处理操作；步骤S4：构建用于预测的交互式推理网络模型；步骤S5：对该发明所涉及模型中的超参数进行优化，具体参数包含学习率、批次大小、优化器、epoch等，以寻求最优的超参数组合；步骤S6：实现piRNA与mRNA靶标对的二分类判定。本发明可用于鉴定小鼠中piRNA与mRNA靶标对，基于正未学习构建可靠的负样本集、交互式推理网络有效编码和特征提取等处理步骤使得预测结果具有较高的准确率和可靠性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

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图1

图2

图3

法律状态时间线

基于增量学习的miRNA及其异构体家族信息识别方法

当前第 / 件

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