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龙图腾网恭喜北京悦康科创医药科技股份有限公司申请的专利siRNA基因抑制效率筛选模型的构建及训练方法、装置和筛选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：CN119296635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411813965.2，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权siRNA基因抑制效率筛选模型的构建及训练方法、装置和筛选方法是由宋更申;赵化建;黄泽傲;潘福璐;于飞设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本siRNA基因抑制效率筛选模型的构建及训练方法、装置和筛选方法在说明书摘要公布了：本申请提供siRNA基因抑制效率筛选模型的构建及训练方法、装置和筛选方法。所述构建及训练方法包括获取目标mRNA的第一序列信息以及siRNA的第二序列信息；获取目标mRNA的第一空间图像信息以及siRNA的第二空间图像信息；构建siRNA基因抑制效率筛选模型，利用第一序列信息和第二序列信息对第一神经网络模型进行训练，以提取序列特征；利用第一空间图像信息和第二空间图像信息对第二神经网络模型进行训练，以提取空间结构特征；将序列特征和空间结构特征进行融合，利用融合后的融合特征对第三神经网络模型进行训练。如此，能够提高筛选对靶向基因具有抑制效率的siRNA的准确度。

本发明授权siRNA基因抑制效率筛选模型的构建及训练方法、装置和筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种siRNA基因抑制效率筛选模型的构建及训练方法，其特征在于，所述构建及训练方法包括：获取目标mRNA的第一序列信息以及基于所述目标mRNA得到的siRNA的第二序列信息；获取所述目标mRNA的第一空间图像信息以及所述siRNA的第二空间图像信息，所述第一空间图像信息以及所述第二空间图像信息分别用于表征所述目标mRNA和siRNA的空间结构；构建siRNA基因抑制效率筛选模型，所述siRNA基因抑制效率筛选模型包含第一神经网络模型、第二神经网络模型和第三神经网络模型，其中，所述第一神经网络模型为StarTransformer模型，第二神经网络模型为SwinTransformer模型，第三神经网络模型为DPCNN模型；利用所述第一序列信息和所述第二序列信息对所述第一神经网络模型进行训练，以提取序列特征；利用所述第一空间图像信息和第二空间图像信息对所述第二神经网络模型进行训练，以提取空间结构特征；将所述序列特征和所述空间结构特征进行融合，利用融合后的融合特征对第三神经网络模型进行训练，以使得所述siRNA基因抑制效率筛选模型的筛选准确度高于阈值。

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