[发明专利]一种sgRNA的靶标活性预测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种sgRNA的靶标活性预测方法，其特征在于，包括：

获取sgRNA序列数据集；

对所述sgRNA序列数据集进行序列特征提取，得到多个特征信息；

将所述多个特征信息进行融合，得到特征集；

基于所述特征集对种子模型进行训练，得到活性预测模型；

获取待预测sgRNA序列；

基于所述活性预测模型，预测所述待预测sgRNA序列的靶标活性。

2.如权利要求1所述的活性预测方法，其特征在于，基于所述特征集对种子模型进行训练，得到活性预测模型，包括：

从所述特征集中选取出最优特征信息，得到不平衡特征集；

对所述不平衡特征集进行上采样处理，得到平衡特征集；

基于所述平衡特征集对所述种子模型进行训练，得到活性预测模型。

3.如权利要求2所述的活性预测方法，其特征在于，对所述不平衡特征集进行上采样处理，得到平衡特征集，包括：

获取采样率；

基于所述采样率对所述不平衡特征集进行上采样处理，得到平衡特征集。

4.如权利要求3所述的活性预测方法，其特征在于，获取采样率，包括：

基于所述不平衡特征集运行支持向量机，得到支持向量集；

确定所述支持向量集中的元素的多个邻域；

基于所述多个邻域，对所述支持向量集中的元素进行分类，得到多数类样本、边界样本和少数类样本；

基于所述多数类样本、所述边界样本和所述少数类样本，确定采样率。

5.如权利要求4所述的活性预测方法，其特征在于，基于所述采样率对所述不平衡特征集进行上采样处理，得到平衡特征集，包括：

获取边界样本和少数类样本的多个最近邻；

基于所述边界样本和所述多个最近邻，对所述少数类样本进行插值处理，以使插值处理后的所述少数类样本与所述多数类样本的数量相平衡，以获得平衡特征集。

6.如权利要求1所述的活性预测方法，其特征在于，所述sgRNA序列数据集包括：高活性sgRNA序列数据和低活性sgRNA序列数据。

7.一种sgRNA的靶标活性预测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取sgRNA序列数据集；

特征提取模块，用于对所述sgRNA序列数据集进行序列特征提取，得到多个特征信息；

特征融合模块，用于将所述多个特征信息进行融合，得到特征集；

模型训练模块，用于基于所述特征集对种子模型进行训练，得到活性预测模型；

第二获取模块，用于获取待预测sgRNA序列；

活性预测模块，用于基于所述活性预测模型，预测所述待预测sgRNA序列的靶标活性。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的方法中的步骤。

9.一种电子设备，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，所述处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的方法的步骤。