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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣西醫(yī)科大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種單細(xì)胞m⁶A甲基化譜的預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116364191B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310126069.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B40/20；該發(fā)明授權(quán)一種單細(xì)胞m⁶A甲基化譜的預(yù)測(cè)方法是由安三奇;李玥琪;褚潔梅;梁浩;韋吳迪;李文興;李靜怡;葉力;蔣俊俊;胡小鵬;林垚設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種單細(xì)胞m⁶A甲基化譜的預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，基于基于反式m6A調(diào)控因子表達(dá)譜和順式m6A序列組合特征在單細(xì)胞中預(yù)測(cè)m6A甲基化譜的方法，包括建立單細(xì)胞m6A甲基化譜預(yù)測(cè)模型和基于該模型進(jìn)行單細(xì)胞m6A甲基化譜預(yù)測(cè)。本發(fā)明構(gòu)建的批量預(yù)測(cè)模型擬合效果好，定義真實(shí)值和預(yù)測(cè)值差值在?0.5～0.5范圍內(nèi)為真，范圍外為假，繪制ROC曲線，4162個(gè)模型的平均AUC能達(dá)到0.91，且預(yù)測(cè)速度快，包含上萬(wàn)個(gè)單細(xì)胞的樣本的預(yù)測(cè)時(shí)間只需要幾分鐘。

本發(fā)明授權(quán)一種單細(xì)胞m⁶A甲基化譜的預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種單細(xì)胞m6A甲基化譜的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括建立單細(xì)胞m6A甲基化譜預(yù)測(cè)RFR模型和基于該RFR模型進(jìn)行單細(xì)胞m6A甲基化譜預(yù)測(cè)，其中建立單細(xì)胞m6A甲基化譜預(yù)測(cè)RFR模型包括以下步驟： 步驟1、從GEOGeneExpressionOmnibus數(shù)據(jù)庫(kù)中收集所有的m6A調(diào)控因子轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和m6A-seq數(shù)據(jù)，然后提取全部的m6A反式調(diào)控因子和順式motif序列信息，和對(duì)應(yīng)m6A甲基化水平的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)關(guān)系； 步驟2、獲得所有的m6A調(diào)控因子的基因表達(dá)譜數(shù)值和m6A甲基化譜數(shù)值，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換處理； 步驟3、將處理后的單細(xì)胞m6A矩陣進(jìn)行共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分組，使用HOMER計(jì)算每個(gè)分組中基因的m6Amotif數(shù)值，將符合DRACH模式且p值最小的序列的各個(gè)ACGT的占比整理成矩陣，與單細(xì)胞m6A調(diào)控因子矩陣合并； 步驟4、根據(jù)共表達(dá)水平對(duì)單細(xì)胞m6A進(jìn)行降維，計(jì)算單細(xì)胞m6A甲基化譜與m6A調(diào)控因子的相關(guān)性，得到一一對(duì)應(yīng)的單細(xì)胞m6A反式調(diào)控因子-順式motif矩陣和單細(xì)胞m6A甲基化譜矩陣； 對(duì)得到的成對(duì)匹配的矩陣進(jìn)行RFR模型構(gòu)建，將單細(xì)胞m6A反式調(diào)控因子和順式motif矩陣作為RFR模型輸入，單細(xì)胞m6A甲基化譜矩陣作為監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)變量；將全部樣本劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集，訓(xùn)練集做5折交叉驗(yàn)證；給定參數(shù)，訓(xùn)練集用于構(gòu)建RFR模型，測(cè)試集用于驗(yàn)證RFR模型回歸預(yù)測(cè)性能。

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