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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院军事医学研究院申请的专利基于深度学习和迁移学习的引导编辑效率预测方法与系统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：CN115862743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211660219.5，技术领域涉及：G16B30/20；该发明授权基于深度学习和迁移学习的引导编辑效率预测方法与系统是由舒文杰;刘峰设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和迁移学习的引导编辑效率预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习和迁移学习的引导编辑效率预测方法和系统，所述方法包括：分别提取Spacer序列、PBS序列和RTT序列的K‑mer序列；将每个K‑mer序列的隐向量与每个K‑mer序列的注意权值加权求和，得到Spacer序列对应的序列描述向量、PBS序列对应的序列描述向量、RTT序列对应的序列描述向量；将Spacer序列、PBS序列、RTT序列对应的序列描述向量串联起来，形成pegRNA的描述向量；利用多层全连接前馈网络对pegRNA的描述向量进行非线性变换后输入引导编辑效率预测系统，引导编辑效率预测系统输出预测pegRNA的描述向量编辑效率。本发明训练得到的人工智能模型可以无偏、准确地预测任意编辑的效率，并且对结果有一定解释性，从无数种可能的结构中快速、准确得到最优设计使得编辑效率最高。

本发明授权基于深度学习和迁移学习的引导编辑效率预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和迁移学习的引导编辑效率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 分别提取Spacer序列、PBS序列和RTT序列的K-mer序列，其中，K=1,2,3； 将每个K-mer序列的隐向量与每个K-mer序列的注意权值加权求和，得到Spacer序列对应的序列描述向量、PBS序列对应的序列描述向量、RTT序列对应的序列描述向量； 将Spacer序列对应的序列描述向量、PBS序列对应的序列描述向量、RTT序列对应的序列描述向量串联起来，形成pegRNA的描述向量； 利用多层全连接前馈网络对pegRNA的描述向量进行非线性变换后输入引导编辑效率预测系统，引导编辑效率预测系统输出预测的pegRNA的描述向量编辑效率； 所述将每个K-mer序列的隐向量与每个K-mer序列的注意权值加权求和，得到Spacer序列对应的序列描述向量、PBS序列对应的序列描述向量、RTT序列对应的序列描述向量之前，还包括： 使用注意力网络,将每个K-mer序列的隐向量映射到标量得分； 应用SoftMax函数计算每个K-mer序列的隐向量基于注意力网络的权重分数； 所述分别提取Spacer序列、PBS序列和RTT序列的K-mer序列之后，还包括： 根据Spacer序列的M-nt长度的序列、PBS序列的M-nt长度的序列以及RTT序列的M-nt长度的序列，得到长度为M-K+1的K-mer序列； 使用单词嵌入将每个K-mer序列转换为一个固定维度的数值向量； 在单词嵌入中加入了采用不同频率的正弦函数和余弦函数的位置编码； 所述引导编辑效率预测系统训练过程包括： 从HT-training、Type-training和Position-trainingset中采用有放回的随机重采样得到多个pegRNAs样本； 将多个pegRNAs样本合并在一起，构建合并的训练集，通过训练集训练引导编辑效率预测系统。

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