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[发明专利]基于结构变异检测预测新抗原表位的方法、装置及计算机可读存储介质-CN202310569571.6在审
发明人： 席瑞斌;石阳 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于结构变异检测预测新抗原表位的方法、装置及计算机可读存储介质。本发明通过获得肿瘤患者基因组的结构变异数据，结合滑动窗口方法切割结构变异产生的蛋白序列得到新短肽库，通过预测新短肽库中短肽与该肿瘤患者I型MHC分子的结合能力筛选获得新抗原表位。本发明的方法可于普通电脑上本地化运行，可以有效缩短检测时间，降低分析结构变异新抗原的难度，可以为个性化肿瘤疫苗的设计提供了新的角度和解决方案。
基于结构变异检测预测抗原方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]肿瘤药物敏感性预测方法、系统、设备及存储介质-CN202310094850.1有效
发明人： 席瑞斌;胡波 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种肿瘤药物敏感性预测方法、系统、设备及存储介质，方法包括获取蛋白质与蛋白质的相互作用网络，并根据目标基因得到相互作用网络的子图；获取临床样本的第一多组学数据，提取目标基因的基因表达谱；从药物基因组学项目中获取临床前样本的第二多组学数据和药敏数据；并进一步具体训练神经网络。本申请通过样本及药物训练的深度学习模型，进行药物敏感性预测，大大提高药物预测精度，满足实际临床癌症应用中的精准医疗。
肿瘤药物敏感性预测方法系统设备存储介质

[发明专利]单细胞拷贝数变异探测方法、装置、设备及介质-CN202211462388.8有效
发明人： 席瑞斌;王啸辰;金子捷 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G16B20/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种单细胞拷贝数变异探测方法、装置、设备及介质，所述方法包括根据基底细胞癌的单细胞ATAC测序数据，将染色体划分为互不相交的预设长度的窗口，统计每个细胞在每个窗口内的测序数量，得到读数矩阵；根据没有拷贝数变异的非肿瘤细胞计算每个窗口的读数基准，得到非肿瘤细胞在每个窗口内的读数基准值；根据所述读数矩阵以及非肿瘤细胞在每个窗口内的读数基准值，采用BIC准则将染色体进行分割，合并连续的拷贝数变异窗口，得到存在拷贝数变异的染色体片段和不同片段之间的断点。根据该方法，可以提高肿瘤单细胞拷贝数变异检测的精确度，尤其在数据集中存在多个细胞类型或数据稀疏、噪音大的情况下具有较高的应用前景。
单细胞拷贝变异探测方法装置设备介质

[发明专利]一种单细胞基因融合检测方法-CN202011451710.8有效
发明人： 席瑞斌;金子捷 -专利权人：北京大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种单细胞基因融合检测方法。该方法包括如下步骤：将单细胞RNA测序数据进行序列比对和映射，分析映射结果，获得潜在基因融合；建立零点膨胀负二项分布统计模型和训练神经网络，获得每个潜在基因融合显著性和可靠性的评价；根据可靠性以及融合的特征，报告最终的融合基因。本发明可以敏感且精确地检测单细胞基因融合，降低假阳性或漏报率。本发明具有重大的应用价值。
一种单细胞基因融合检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的原代肿瘤细胞分割识别方法及系统-CN201811130137.3在审
发明人：曹巍;夏禹超;尹申意;张函槊;席瑞斌 -专利权人：北京基石生命科技有限公司
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的原代肿瘤细胞分割识别方法及系统，其特征在于：其包括模型构建模块、模型训练模块以及模型预测模块。其中，模型构建模块用于基于深度学习中的人工神经网络构建深度全卷积神经网络模型；模型训练模块用于根据训练集对深度全卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的深度全卷积神经网络模型；模型预测模块用于将原始照片分割后输入到训练好的深度全卷积神经网络模型，并将得到的各分割图片的癌细胞区域分割结果汇总后，得到原始照片的癌细胞区域分割结果。本发明准确率高，能够广泛应用于生物医学图像处理领域。
卷积神经网络模型构建模块模型训练模块区域分割结果原代肿瘤细胞分割模型预测原始照片癌细胞人工神经网络生物医学图像训练集准确率构建学习应用图片