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[发明专利]一种提高SVM建模准确率的方法-CN201010214057.3无效
发明人：曾华宗 -专利权人：上海聚类生物科技有限公司
申请日： 2010-06-29 - 公布日： 2011-12-14 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：SVM(支持向量机)建模的方法是建立在统计学习理论上的机器学习方法，具有相对优良的性能指标，常用于差异基因的研究中。但常规SVM建模方法的准确率不太高，本发明设计了一套SVM建模的实施流程，用以提高其建模的准确率。该方法的基本思路为：对一特定样本建立多组训练集和测试集，用以建立多组SVM模型，对每组模型寻找最优SVM参数范围和预测错误的样本，然后取各组的交集，保留交集中的SVM参数，剔除交集中的错误样本号，最后以最优SVM建模参数和不全错误的样本重新建立SVM模型。
一种提高 svm 建模准确率方法

[发明专利]一种以CDK1为靶点的抗癌药物的筛选方法-CN201110146236.2无效
发明人：侯旭奔;方浩;李敏勇 -专利权人：山东大学
申请日： 2011-06-01 - 公布日： 2011-12-07 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种以CDK1为靶点的新型抗癌药物的筛选方法，包括以下步骤：1)CDK1蛋白三维结构的获取、分析及处理；2)小分子数据库的构建；3)计算机虚拟筛选系统的建立；4)生物活性筛选。同时应用本发明确定了5个具有CDK1抑制活性的新型先导化合物。本发明涉及的CDK1抑制剂的筛选方法，快速、经济、高效的发现了新型抗癌先导化合物，缩短了药物研发周期。
一种 cdk1 抗癌药物筛选方法

[发明专利]组织特异性相互作用拓扑网络构建与分析方法-CN201110118595.7无效
发明人：田彬;宫秀军 -专利权人：天津大学
申请日： 2011-05-09 - 公布日： 2011-09-14 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：一种组织特异性相互作用拓扑网络构建与分析方法，有：集成的相互作用网络节点相似性度量；组织特异性相互作用网络的构建模块，包括组织特异性基因相互作用的网络构建、组织特异性转录因子相互作用的网络构建和组织特异性编码蛋白相互作用网络构建；相互作用网络的拓扑分析模块，包括统计网络中各个节点的连接度、统计网络中各个节点的中介度、计算网络中各个节点的紧密性、计算相互作用网络中的最大集团和统计出相互作用网络中的Hub节点；组织特异性功能模块的辨识模块，包括从基因本体数据库和KEGG生物领域知识库中获取相关的组织特异性知识。本发明提供了从遗传信息出发构建相互作用网络的理想方法，并是研究组织特异性内在机制比较理想的分析工具。
组织特异性相互作用拓扑网络构建分析方法

[发明专利]生物分子网络展示分析系统及其分析方法-CN201110100630.2无效
发明人：石铁流;李鹏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2011-04-21 - 公布日： 2011-08-03 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明提供一种生物分子网络展示分析系统，包括在线分析模块、离线分析模块、网络数据结构模块、网络排布模块、网络展示模块、网络分析模块、数据库、文献数据接口、临时数据表、数据输出模块。本发明可以基于互联网资源接通过生物分子数据库基于关注的蛋白和基因集合自动构建并注释相关的生物分子网络。本发明还提供生物分子网络展示分析系统的分析方法，基于生物分子网络特征，整合系统生物学、生物信息学中的已有研究注释信息，以无标度网络为基础模型，结合生物分子网络特征，细化节点和关系类型。
生物分子网络展示分析系统及其方法

[发明专利]纳米环境下单分子动力学的虚拟现实仿真系统和方法-CN201010603702.0有效
发明人：张临杰;张国锋;白妙青;高岩;肖连团;贾锁堂 -专利权人：山西大学
申请日： 2010-12-24 - 公布日： 2011-05-18 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种纳米环境下单分子动力学的虚拟现实仿真系统和方法。系统包括：单分子光学探测系统、分子物理环境参数控制系统、数据转换接口以及虚拟现实系统。单分子光学探测系统获得的单分子空间位置、空间取向以及发光强度数据，经过数据转换接口被虚拟现实系统调用，实现纳米环境下的单分子运动和发光特征的仿真和展示；分子物理环境参数控制系统通过数据转换接口与虚拟现实系统连接，实现对现实单分子运动状态和发光特性的控制。本发明具有三维动态展示、动态仿真和实时交互等功能，对于纳米环境下的单分子动力学特征的研究以及操控提供了研究平台和技术支持。
纳米环境分子动力学虚拟现实仿真系统方法

[发明专利]基于人工免疫网络的PET分子影像动力学建模方法-CN201010537122.6无效
发明人：刘丽 -专利权人：刘丽
申请日： 2010-11-09 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于人工免疫网络的PET分子影像动力学建模方法。对活体注射放射性示踪剂并用PET设备扫描成像，数据处理后获得PET分子影像中若干区域的时间-放射性曲线作为模型的输出函数观测值，将影像中的心室等区域的时间-放射性曲线或者采用有创采血方式获得的血液中的时间-放射性曲线作为模型的输入函数观测值，以示踪剂代谢动力学为基础选择数学模型结构，定量描述成像期间示踪剂在体内及组织中代谢的放射过程，并对模型参数用基于人工免疫网络PKAIN的模型参数估计方法进行估计。本发明实现了无需初始值的建模参数估计，为提高PET分子影像动力学建模方法的可靠性、实用性提供了新型的智能信息处理技术支持，可广泛应用于PET分子影像动力学建模。
基于人工免疫网络 pet 分子影像动力学建模方法

[发明专利]一种基于概率神经网络集成的信号肽预测方法-CN201010596731.9无效
发明人：孔祥增;王怡;郭躬德;陈丽萍 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2010-12-21 - 公布日： 2011-04-13 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于概率神经网络集成的信号肽预测方法，其特征在于，实现步骤如下：a.根据蛋白质性质对其进行编码，然后利用滑动窗口原理分割蛋白质序列；b.建立一组概率神经网络子分类器，分别用蛋白质序列样本进行分类训练，训练后得到一组信号肽分类模型；c.利用得到的各个模型分类测试数据集；d.统计各模型输出的分类结果，产生信号肽剪切位点候选集；e.采用多数投票法决策确定信号肽的剪切位点；f.采用5折交叉验证预测结果。本发明比使用单分类器预测的准确率要高，并且算法运行速度快，算法结构简洁，能有效满足对信号肽的预测。
一种基于概率神经网络集成信号肽预测方法