[发明专利]一种基于深度学习的CRISPR/Cas9 sgRNA活性预测方法在审
| 申请号： | 202010433775.3 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111613274A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 曾甜;许曼玲;戴宪华 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G16B30/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的CRISPR/Cas9 sgRNA活性预测方法，涉及基因编辑领域，该方法包括：构建sgRNA数据集、sgRNA序列编码、搭建sgRNA活性预测模型、训练模型权重及利用训练好的模型预测sgRNA序列活性。本发明通过分析sgRNA序列组成与其活性的关系，提出了一种新的基于深度学习的CRISPR/Cas9 sgRNA活性预测模型，该模型以两层卷积神经网络作为基框架，引入注意力机制用以提取sgRNA序列内与局部位置信息相关的特征；并在模型中加入特征融合结构将不同层级的特征进行融合，实现信息互补。此模型能够提取到丰富的与sgRNA活性相关的特征，相比现有的预测算法能够更加准确的预测sgRNA的活性，且具有更好的泛化性能以及较低的时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 crispr cas9 sgrna 活性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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