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[发明专利]一种结直肠癌检测模型构建方法、系统及生物标志物-CN202310770060.0有效
发明人：高俊顺;高俊莉;李澜庆;彭小军 -专利权人：杭州广科安德生物科技有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种结直肠癌检测模型构建方法、系统及生物标志物，利用蛋白组学的方法，通过分析结直肠癌患者和正常人的血液中具有显著性差异的蛋白质，筛选出能单独及组合作为生物标志物用于早期预示结直肠癌发生风险的蛋白质，以及包含以上生物标志物的用于预测个体是否是结直肠癌的产品、模型、系统、计算机可读取储存介质及信息数据处理终端，可用于便捷、无创、高效地预测个体是否患结直肠癌，满足临床所需。
一种直肠癌检测模型构建方法系统生物标志

[发明专利]肿瘤转录组多模式信息分析平台PipeOne及其构建方法-CN202110302853.0有效
发明人：郭梦彪;熊远妍;农保庭 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：一种肿瘤转录组多模式信息分析平台Pi peOne及其构建方法，开发了肿瘤转录组多模式信息整合分析平台Pi peOne，该平台首次基于RNA‑seq多模式信息进行整合分析。P i peOne包括三个主要模块，可分别进行原始数据处理，癌症相关特征优先级排序以及肿瘤分型。将肾脏癌症(TCGA‑KI RP，N＝320)当作测序数据集，P i peOne鉴定了KI RP相关的多模式信息特征，包括mRNA，l ncRNA，可变剪接和逆转录转座子。此外，亚型分析揭示了三种临床相关的亚型，以及对亚型区分有贡献的特征。P i peOne可以轻松应用于其他癌症和复杂疾病。
肿瘤转录模式信息分析平台 pipeone 及其构建方法

[发明专利]基于多组学数据的结直肠癌分子标志物识别方法及系统-CN202310789123.7在审
发明人：刘殿明;崔哲 -专利权人：哈尔滨星云生物信息技术开发有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明提供的基于多组学数据的结直肠癌分子标志物识别方法及系统，具体涉及生物信息技术领域，本方案通过结直肠癌基因组测序数据，并按照组学数据种类及显著性添加标记；利用筛选出的带标记组学数据构建数据矩阵，并用数据矩阵训练多个预设的神经网络模型，通过调整各个预设的神经网络模型的参数及对分类结果进行评估；基于目标神经网络模型筛选出对分类结果影响比较大的特征数据，作为结直肠癌分子标志物。该方案提高了组学数据集的有效性，筛选目标神经网络模型的准确性，以及提高了对结直肠癌分子标志物识别的精准性。
基于多组学数据直肠癌分子标志识别方法系统

[发明专利]测序数据的分级方法、系统、设备及介质-CN202310803970.4在审
发明人：刘梦佳 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;北京京东方技术开发有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种测序数据的分级方法、系统、设备及介质，所述分级方法包括：获取靶向测序数据，对所述靶向测序数据进行数据预处理得到样本序列；对所述样本序列进行靶向测序的融合基因鉴定，以鉴定是否有融合基因，得到融合基因鉴定结果，以及对所述样本序列进行克隆重排鉴定，以鉴定是否存在主克隆；根据融合基因鉴定结果计算融合基因得分，根据融合基因得分和克隆重排鉴定结果对所述样本序列进行分级。
序数分级方法系统设备介质

[发明专利]一种非疾病诊断目的的蛋白质组学数据的特征选择方法-CN202310560021.8在审
发明人：黄科涛;朱天生;周芷亦;宁凯丽;李科艺 -专利权人：浙江农林大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种非疾病诊断目的的蛋白质组学数据的特征选择方法。该方法包括以下步骤：对蛋白质原始数据集进行清洗处理，得到对应的蛋白质特征数据集；根据每种蛋白质的表达值的分布情况计算出每种蛋白质对应的权重值；根据权重值判断蛋白质特征数据集中的每种蛋白质是否是非重要特征蛋白质，去除蛋白质特征数据集中的非重要特征蛋白质的表达值，得到对应的重要蛋白质特征数据集。本发明能够快速、准确的筛选出蛋白质组学数据中的代表性高的重要蛋白质特征数据。
一种疾病诊断目的蛋白质数据特征选择方法

[发明专利]一种基于深度学习的单细胞RNA序列基因调控推断方法-CN202311104699.1在审
发明人：马婧;周树森;王庆军;柳婵娟;臧睦君;刘通 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2023-08-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于深度学习的单细胞RNA序列基因调控推断方法。首先，对单细胞RNA序列的转录因子与基因的低维向量化表示信息、链接信息进行预处理；其次，通过注意力网络、卷积神经网络和多层感知机进行转录因子与基因的低维向量化特征矩阵的更新和转录因子‑基因对的相关性分析；最后，根据预测结果与真实数据的误差基于损失函数优化模型。本发明提高了单细胞RNA序列基因调控推断的准确率，能够分析转录因子与基因链接信息的拓扑结构和特征，并以此推断出转录因子和基因是否具有调控关系，从而帮助生物信息学领域工作者深入研究基因调控的原理和规律，还可为单细胞RNA相关疾病患者的临床手术决策提供参考。
一种基于深度学习单细胞 rna 序列基因调控推断方法

[发明专利]基于偏好网格和莱维飞行的多目标粒子群算法的肿瘤关键基因识别方法-CN201910903327.2有效
发明人：韩飞;管天华;孙郁闻天;方升 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于偏好网格和莱维飞行的多目标粒子群算法的肿瘤关键基因识别方法，包括利用分类信息指数对原始基因表达谱数据集进行过滤，得到初级基因池；计算初始基因池中每个基因的基因类别灵敏度信息GCS值，然后通过GCS值对粒子进行编码；以基因子集在极限学习机ELM上的分类准确率和基因子集的规模为目标，构建多目标优化模型；通过建立好的多目标模型搜索出最终的基因子集，识别出肿瘤的关键基因。在多目标优化模型方面，本发明能通过多目标模型在初级基因池里快速高效地识别出数目较少且分类性能较好的关键基因子集。
基于偏好网格飞行多目标粒子算法肿瘤关键基因识别方法

[发明专利]插入有特定基因的干细胞治疗剂的基因插入位点分析系统及分析方法-CN202180093173.0在审
发明人：徐海荣;金御珍;张多荣;金性洙;金湘浩 -专利权人：细胞和大脑有限公司
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：插入有特定基因的干细胞治疗剂的基因插入位点分析系统包括：基本信息管理单元，用于管理运行插入有特定基因的干细胞治疗剂的基因插入位点分析系统所需的信息；基因插入位点分析单元，用于管理上述基因插入位点分析系统所需的信息；以及数据库(DB)管理单元，用于管理由上述基本信息管理单元及上述基因插入位点分析单元生成或参照的数据库(DB)。
插入特定基因干细胞治疗分析系统方法

[发明专利]一种基于高特异性基因集的食管鳞癌预后评估系统-CN202310730115.5在审
发明人：王朴;杜斌;王佳;魏玲玉;王金胜 -专利权人：长治医学院
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明涉及数字医疗技术领域，尤其是一种基于高特异性基因集的食管鳞癌预后评估系统。本发明所提供的基于高特异性基因集的食管鳞癌预后评估系统包括存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，使所述处理器执行以下步骤：提取高特异性基因集的特征基因表达数据；利用所述特征基因表达数据，评估待评估者的预后。本发明所提供的基于高特异性基因集的食管鳞癌预后评估系统，利用高特异性基因集作为评估的依据，更全面地捕捉肿瘤样本的异质性和多基因特征，进而实现了更准确、个性化地预后评估，这为医生和患者提供全面的信息，有助于医生和患者共同决择出更明智的治疗决策。
一种基于特异性基因食管预后评估系统

[发明专利]细胞比例预测方法、模型生成方法、设备及介质-CN202310798347.4在审
发明人：袁丹 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;北京京东方技术开发有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种细胞比例预测方法、模型生成方法、设备及介质，所述细胞比例预测模型的生成方法包括：使用每百万转录本对单细胞转录组基因表达数据进行表达量校正，得到单细胞转录组表达数据的校正结果；利用所述单细胞转录组表达数据校正结果生成人工批量转录数据；将所述人工批量转录数据输入预先构建的细胞比例预测模型，对所述细胞比例预测模型进行训练，训练好的细胞比例预测模型用于输出细胞比例估计结果，所述细胞比例预测模型为基于自编码器的预测模型。
细胞比例预测方法模型生成设备介质

[发明专利]基于多标签特征选择的基因分类方法、系统及设备-CN202310810555.1在审
发明人：吴全旺;李秀先;张智勇;曾洁;周鹏 -专利权人：重庆大学;招商局检测车辆技术研究院有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明提供了基于多标签特征选择的基因分类方法、系统及设备，方法包括：获取基因表达数据集，利用基于缺失基因数据的多标签特征选择模型对基因表达数据集进行特征选择，得到基因表达数据集的特征子集；利用基因表达数据集的特征子集，对基因分类模型进行训练，得到训练好的基因分类模型；基于待分类基因数据的特征子集，利用训练好的基因分类模型对待分类基因进行分类，得到待分类基因数据的标签。本发明采用基于多标签特征选择的基因分类方法，基于缺失数据完成多标签基因数据的特征选择，考虑基因标签和特征之间的所有依赖关系，并基于特征选择后的特征子集来完成基因分类，从而从根源上解决了现有的多标签基因分类准确性低的问题。
基于标签特征选择基因分类方法系统设备

[发明专利]区分肿瘤细胞和非肿瘤细胞的基因集、方法、介质及设备-CN202310804875.6在审
发明人：葛长利;陈哲名;韩斐然 -专利权人：杭州联川生物技术股份有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种区分肿瘤细胞和非肿瘤细胞的基因集、方法、介质及设备，涉及生物信息技术领域。根据基因在肿瘤细胞和非肿瘤细胞中的基因表达量的差异，将肿瘤细胞中显著表达的基因进行筛选过滤，得到目标基因集，可以用于区分肿瘤细胞和非肿瘤细胞；利用目标基因集对待测细胞进行鉴定，得到鉴定分数，群体细胞为与待测细胞属于同一组织的多个细胞，依据群体细胞的鉴定分数获得分界值，若鉴定分数大于分界值则为肿瘤细胞，若鉴定分数不大于分界值则为非肿瘤细胞，可以有效区分肿瘤细胞和非肿瘤细胞。
区分肿瘤细胞基因方法介质设备

[发明专利]一种采用多参数流式细胞术检测外周血免疫细胞的方法-CN202310688511.6在审
发明人：周清;杨潇蓉;王崧榕;陈志红;徐崇锐;杨明意;高鸣;邓嘉怡 -专利权人：广东省人民医院
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：一种采用多参数流式细胞术检测外周血免疫细胞的方法，包括如下步骤，步骤A：外周血采集；步骤B：外周血单个核细胞分离和冻存；步骤C：解冻和细胞计数；步骤D：多色流式细胞术；步骤E：数据分析和模型训练。本发明能够预测免疫治疗患者的疗效，一方面基于外周血作为样本，创伤小、能够多次检测监控，另一方面通过联合细胞功能和数量，使得模型的预测准确性达到了89％，此外，本发明基于蛋白质表达，更具有可信度。本发明克服了现有生物标志物中，预测效能不够高，忽略免疫细胞功能因素，RNA数据需要进一步验证，基于组织活检创伤大，不便于连续监控等局限性，为有效验证生物标志物预测免疫检查点抑制剂疗效起到了有利技术支持。
一种采用参数细胞检测外周血免疫方法

[发明专利]一种预测烟草果糖含量的全基因组选择模型及其应用-CN201911140610.0有效
发明人：肖炳光;童治军;陈学军;方敦煌;焦芳婵;姚恒 -专利权人：云南省烟草农业科学研究院
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测烟草果糖含量的全基因组选择模型及其应用，所述的用于预测烟草果糖含量的全基因组选择模型为Bayes CFRC，为使该模型对烟草中果糖含量表型值的预测精度达到最优，对候选预测模型Bayes C中的分子标记数量（n1）、训练群体规模（n2）、训练群体与测试群体比例（n3）及模型预测精度值（n4）等核心参数值进行了明确规定。所述的应用为利用所述的全基因组选择模型Bayes CFRC分析烟草群体的基因型数据来预测其果糖含量的应用。本发明所述的烟草果糖含量全基因组选择模型Bayes CFRC可以依据烟草群体的基因型来精确的预测出该群体中各烟株的果糖含量值，从而实现烟草品质育种中不同果糖含量水平优良品种（系）的培育。
一种预测烟草果糖含量基因组选择模型及其应用

[发明专利]基于MALDI-TOF MS联合LSTM的大肠埃希菌菌株水平鉴定方法-CN202310507956.X在审
发明人：张谢;宋毓飞;许泽平;许丰;毛琦淇 -专利权人：宁波市医疗中心李惠利医院
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于MALDI‑TOF MS联合LSTM的大肠埃希菌菌株水平鉴定方法，本发明涉及微生物检验技术领域，本发明通过将LSTM算法应用于大肠埃希菌菌株MALDI‑TOF MS图谱的鉴定工作，考察LSTM对长序列图谱的识别能力，建立一种基于MALDI‑TOF MS联合LSTM的大肠埃希菌菌株水平鉴别方法，具有操作简单，速度快、通量高等优势，通过建立大规模图谱数据库结合人工神经网络算法可实现大肠埃希菌菌株水平的精确鉴定。
基于 maldi tof ms 联合 lstm 大肠埃希菌菌株水平鉴定方法

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