一种基于深度学习级联和拓扑感知结构化预测的LAMP引物设计方法及系统

本发明公开一种基于深度学习级联和拓扑感知结构化预测的LAMP引物设计方法及系统。基于靶核酸序列构建逐位置特征，经共享编码器获得逐位置表示；候选区定位网络确定候选LAMP结构区，并形成核心区、缓冲区和区外区域身份；精细标注网络融合上述信息，获得F3、F2、F1c、B1c、B2、B3及可选LF、LB等标签的发射分数；结构化解码器依据LAMP组分顺序和链方向拓扑约束进行全局解码或路径搜索，并依据标签、坐标及链方向组装FIP、BIP、F3和B3等引物，输出一个或多个候选LAMP引物组。本发明可减少标签碎片和不可组装路径，提高候选引物组的结构一致性。