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龙图腾网获悉湖南农业大学申请的专利作物线粒体编辑位点预测方法、系统及存储介质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：CN119068978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310631135.7，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权作物线粒体编辑位点预测方法、系统及存储介质是由周玮;覃思东设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本作物线粒体编辑位点预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种作物线粒体编辑位点预测方法、系统及存储介质，获取多个物种的线粒体基因组序列和对应的C‑to‑URNA编辑位点注释信息；以编辑位点为中心，在线粒体基因组序列和对应的C‑to‑URNA编辑位点注释信息序列上游、下游各取设定长度的片段作为正样本；以无编辑位点注释的任一位点为中心，在线粒体基因组序列和对应的C‑to‑URNA编辑位点注释信息上游、下游各取设定长度的片段作为负样本；利用各物种对应的部分正样本和负样本构建各个物种的训练集，将各物种的训练集作为卷积神经网络的输入，得到各物种对应的最优预测模型。本发明预测精度高，能够更好的拟合出不同物种C‑to‑URNA编辑的潜在编码机理。

本发明授权作物线粒体编辑位点预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于， 包括以下步骤： S1、获取多个物种的线粒体基因组序列和对应的C-to-URNA编辑位点注释信息；以编辑位点为中心，在线粒体基因组序列和对应的C-to-URNA编辑位点注释信息序列上游、下游各取设定长度的片段作为正样本； 以无编辑位点注释的任一位点为中心，在线粒体基因组序列和对应的C-to-URNA编辑位点注释信息上游、下游各取设定长度的片段作为负样本； S2、利用各物种对应的部分正样本和负样本构建各个物种的训练集，将各物种的训练集作为卷积神经网络的输入，以各个样本中心位点是编辑位点的概率为卷积神经网络的输出，训练所述卷积神经网络，得到各物种对应的最优预测模型； 其中，所述卷积神经网络包括依次连接的输入层、嵌入层、第一卷积层、第二卷积层、下采样层和输出层； 所述的作物线粒体编辑位点预测方法还包括： S3、对于待预测物种，利用该待预测物种对应的最优预测模型预测C-to-URNA编辑位点； 其中，步骤S1中： 1判断所述多个物种的属是否相同，融合相同属的所有物种的正样本和负样本，得到第一融合样本； 2判断其余不同属的物种的科是否相同，融合相同科的所有物种的正样本和负样本，得到第二融合样本； 3判断其余不同科的物种的目是否相同，融合相同目的所有物种的正样本和负样本，得到第三融合样本； 4判断其余不同目的物种的纲是否相同，融合相同纲的所有物种的正样本和负样本，得到第四融合样本； 则步骤S2中训练集获取过程分别对应为： 利用所述第一融合样本第二融合样本第三融合样本第四融合样本构建训练集； 步骤S3中，对于待预测物种，依次根据待预测物种的属、科、目和纲，获取与所述待预测物种最近缘的最优预测模型，利用该最优预测模型预测所述待预测物种的C-to-URNA编辑位点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南农业大学，其通讯地址为：410128 湖南省长沙市芙蓉区农大路1号湖南农业大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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