基于多粒度交叉注意力特征融合的sgRNA打靶活性预测方法

本发明属于基因编辑与生物信息学交叉技术领域，具体公开了基于多粒度交叉注意力特征融合的sgRNA打靶活性预测方法，包括以下步骤：步骤(1)，获取公开数据集：获取同时包含sgRNA序列信息与对应indel频率(或编辑效率)标签的高通量数据集，所述数据集至少包括Sniper‑Cas9、SpCas9、xCas9、HypaCas9，eSp‑Cas9，CRISPRon，HT_Cas9等公开数据集；该方法将序列信息、DNA形状参数、RNA二级结构和染色质可及性等关键特征统一整合到四分支深度学习架构中，并首次采用粗粒度与细粒度相结合的交叉注意力融合机制，对异质特征进行协同建模与动态加权，显著提高了sgRNA活性预测的准确性。