[发明专利]一种异种mRNA序列优化方法

权利要求书

1.一种异种mRNA序列优化方法，其特征在于，采用深度学习模型对所述mRNA序列进行优化，所述深度学习模型包括NER网络模型和sep2sep序列生成网络模型，所述方法包括如下步骤：

（一）将mRNA的CDS区翻译得到的氨基酸序列输入NER网络模型，计算得到优化的CDS序列；

（二）将优化的CDS序列输入sep2sep序列生成网络模型，计算得到5’UTR和3’UTR序列；

（三）将CDS序列与5’UTR和3’UTR序列合并为全段mRNA序列；

所述NER网络模型由word2vec层和Bi-LSTM+CRF网络构成；和/或，所述sep2sep序列生成网络模型由tokenizer和mBART网络构成；

所述深度学习模型的训练过程包括：

（1）采用待转入物种的氨基酸序列针对word2vec进行无监督训练；

（2）采用待转入物种的氨基酸序列与之对应的密码子对Bi-LSTM+CRF网络进行训练；

（3）采用待转入物种的密码子序列数据对tokenizer进行无监督训练；

（4）采用待转入物种的密码子序列与对应UTR序列对mBART网络进行训练。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（一）分为如下步骤：

1）利用word2vec层将氨基酸序列变为词向量；

2）词向量进入Bi-LSTM+CRF网络，获得优化后的CDS序列。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（二）分为如下步骤：

1）通过tokenizer对优化后的CDS序列进行tokenize，获得对应的token；

2）将token作为mBART网络的输入生成5’UTR和3’UTR。

4.如权利要求1~3任一所述的方法，其特征在于：所述待转入物种为人。

5.一种提高表达外源蛋白的DNA序列优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

1）使用权利要求1~4任一所述方法对mRNA序列进行优化；

2）通过碱基互补配对原则依据优化后的mRNA序列得到DNA序列。

6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-4任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于：其上存储有用于实现权利要求1-4任一项所述方法的计算机程序。