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发明

基于图神经网络的外泌体相关piRNA识别方法2025

2023-11-05 07:45:06 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202310988820.5
  • 公开（公告）日：2025-04-04
  • 公开（公告）号：CN116994655A
  • 申请人：西安理工大学
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的外泌体相关piRNA识别方法。该识别方法具体包括：步骤S1，构建外泌体piRNA识别基准数据集；步骤S2，使用两步的正未学习方法，从未标记数据集中选取与正集数量一致的piRNA序列作为可靠负集样本；步骤S3，基于序列信息，进行图形构建；步骤S4，通过从大量的piRNA序列数据在k‑mer片段序列的预训练模型中，构建一个嵌入空间使得生物意义上相似的k‑mer序列在该空间内距离更近；步骤S5，根据步骤4获得k‑mer序列的词向量表示，使用改进的图卷积神经网络作为分类模型进行分类模型的构建；步骤S6，对于步骤5获得的分类分数进行序列数据的判定，概率较大的分类作为当前piRNA是否与外泌体相关的最终结果。本发明可用于鉴定外泌体相关的piRNA。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116994655 A (43)申请公布日 2023.11.03 (21)申请号 202310988820.5 G06F 18/2415 (2023.01) G06F 18/213 (2023.01) (22)申请日 2023.08.07 (71)申请人 西安理工大学 地址 710048 陕西省西安市碑林区金花南 路5号 (72)发明人 刘雅君　李爱民　费蓉　黑新宏　 (74)专利代理机构 北京中济纬天专利代理有限 公司 11429 专利代理师 张莹 (51)Int.Cl. G16B 30/10 (2019.01) G16B 40/30 (2019.01) G06F 18/243 (2023.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06N 3/08 (2023.01) 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 (54)发明名称 基于图神经网络的外泌体相关piRNA识别方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于图神经网络的外泌 体相关piRNA识别方法。该识别方法具体包括：步 骤S1 ，构建外泌体piRNA识别基准数据集 ；步骤 S2，使用两步的正未学习方法，从未标记数据集 中选取与正集数量一致的piRNA序列作为可靠负 集样本

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