申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院

申请日：2020-07-27

公开（公告）日：2020-11-24

公开（公告）号：CN111986730A

主分类号：G16B20/30(20190101)

分类号：G16B20/30(20190101);G16B40/00(20190101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.12.11#实质审查的生效;2020.11.24#公开

摘要：本发明揭示了一种预测siRNA沉默效率的方法，其特征在于：在输入层设置特征提取模块对数据集进行特征提取和处理，使用多模motif输入结合词向量预训练模型获得序列词向量、循环神经网络提取序列的潜在特征并引入注意力模型，利用逻辑回归模块计算得到siRNA沉默效率的预测结果。应用本发明预测siRNA沉默效率的技术解决方案，通过训练得到神经网络模型能提高对输入序列进行预测的效率，为实验人员提供效率上的参考，减少试验次数，降低时间与金钱成本；有利于实现沉默效率预测的量化，并提升预测准确度，模型预测效果在Husken数据集上PCC值达到0.716。

主权项：1.一种预测siRNA沉默效率的方法，其特征在于：在输入层设置特征提取模块对数据集进行特征提取和处理，使用词向量预训练模型获得序列词向量，并结合循环神经网络提取序列的潜在特征，再利用逻辑回归模块计算得到siRNA沉默效率的预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院 一种预测siRNA沉默效率的方法

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