摘要
本发明涉及核酸适体鉴定及优化技术领域,公开一种核酸适体结构计算方法、系统、设备及介质,本发明通过结合高通量测序、深度学习模型、二级结构预测和聚类分析实现核酸适体的高效筛选和精准优化,具体的,本发明利用高通量测序技术快速获取单轮筛选的大量核酸适体序列,并通过深度学习模型进行高效筛选和特征提取;进一步通过聚类分析将序列分为不同家族,保留序列多样性并识别出核心序列;利用MXfold2模型预测二级结构并结合折叠分数评估结构稳定性,最终通过递归算法优化核酸适体的设计。本发明不仅显著提高筛选效率,还通过数据驱动的方法优化核酸适体的亲和力和稳定性,为核酸适体的研究和应用提供更高效、更精准的解决方案。
技术关键词
核酸适体结构
二级结构预测
家族
计算方法
递归算法
编码器
核心
高斯混合模型
矩阵
非暂态计算机可读存储介质
列表
深度学习模型训练
序列比对方法
数据
结构元件
高通量测序技术
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节点身份认证方法
医疗区块链
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位置计算方法
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