[发明专利]信使核糖核酸密码子序列的处理方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种信使核糖核酸密码子序列的处理方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：对多个初始密码子序列进行分类处理，得到第一序列集和第二序列集，其中，多个初始密码子序列对应于不同的信使核糖核酸；采用第一序列集，第二序列集，多个初始密码子序列对应的氨基酸序列，对预先构建的循环生成对抗网络模型进行训练，基于训练后的循环生成对抗网络模型，将第二序列集中的初始密码子序列转换为具备第一序列特征的目标密码子序列。本发明解决了相关技术中主要采用人工收集序列特征，并采用回归预测模型进行信使核糖核酸密码子序列优化的方法，存在的特征收集不全面，回归模型拟合能力有限，序列优化效果差的技术问题。

技术领域

本发明涉及密码子序列生成与优化领域，具体而言，涉及一种信使核糖核酸密码子序列的处理方法、装置及电子设备。

背景技术

信使核糖核酸mRNA(即信使RNA，信使核糖核酸)分子的翻译区，即密码子序列对于mRNA的各项性质包括稳定性、翻译效率等至关重要。由于密码子的简并性，对于相同的蛋白质氨基酸序列，其密码子序列可能不同，而不同的密码子组成序列在细胞体内翻译产生蛋白的水平不同，因此，通过优化mRNA分子的密码子序列可以改善mRNA分子的各项性质。

目前已有的序列优化技术主要是通过人工收集的序列特征(包括GC含量、二级结构、酶切位点等等)，基于实验测出的稳定性、翻译效率等数据构建线性回归预测模型，然后根据回归模型训练得到的特征权重分布来优化给定的序列，从而达到提升序列性质的目的。但上述方法中人工收集特征的工作量较大，特征收集不全面。并且回归预测通常拟合能力有限，序列优化效果较差。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种信使核糖核酸密码子序列的处理方法、装置及电子设备，以至少解决相关技术中主要采用人工收集序列特征，并采用回归预测模型进行信使核糖核酸密码子序列优化的方法，存在的特征收集不全面，回归模型拟合能力有限，序列优化效果差的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种信使核糖核酸密码子序列的处理方法，包括：对多个初始密码子序列进行分类处理，得到第一序列集和第二序列集，其中，上述第一序列集和上述第二序列集是基于上述多个初始密码子序列分别对应的蛋白表达水平和上述多个初始密码子序列分别对应述半衰期确定的，上述多个初始密码子序列对应于不同的信使核糖核酸；采用上述第一序列集，上述第二序列集，以及上述多个初始密码子序列对应的氨基酸序列，对预先构建的循环生成对抗网络模型进行训练，得到训练后的循环生成对抗网络模型；基于上述训练后的循环生成对抗网络模型，将上述第二序列集中的初始密码子序列转换为具备第一序列特征的目标密码子序列，其中，上述第一序列特征为与上述第一序列集对应的序列特征。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种信使核糖核酸密码子序列的处理装置，包括：分类模块，用于对多个初始密码子序列进行分类处理，得到第一序列集和第二序列集，其中，上述第一序列集和上述第二序列集是基于上述多个初始密码子序列分别对应的蛋白表达水平和上述多个初始密码子序列分别对应述半衰期确定的，上述多个初始密码子序列对应于不同的信使核糖核酸；训练模块，用于采用上述第一序列集，上述第二序列集，以及上述多个初始密码子序列对应的氨基酸序列，对预先构建的循环生成对抗网络模型进行训练，得到训练后的循环生成对抗网络模型；转换模块，用于基于上述训练后的循环生成对抗网络模型，将上述第二序列集中的初始密码子序列转换为具备第一序列特征的目标密码子序列，其中，上述第一序列特征为与上述第一序列集对应的序列特征。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述非易失性存储介质存储有多条指令，上述指令适于由处理器加载并执行任意一项上述的信使核糖核酸密码子序列的处理方法。