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[发明专利]一种影响细胞间通讯的受体-配体系统分析方法-CN202010157450.7有效
发明人： 桑运霞;左冰云;宋青芳;吴崇超 -专利权人：上海源兹生物科技有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本发明涉及生物信息学，特别是涉及一种影响细胞间通讯的受体‑配体系统分析方法。本发明提供一种分析方法，包括：根据所提供的基因表达定量数据，对细胞进行一次聚类分析；将所提供的细胞群进行差异基因表达分析；筛选所提供的差异基因；根据所提供的配体和受体的关系对，以提供富集的通路和/或生物学过程；和/或，根据所提供的差异基因和所提供的配体和受体的关系对，以提供配体和受体的关系对所对应的细胞群间通讯关系。本发明所提供的分析方法基于单细胞测序而不是传统RNA‑seq，能够在单细胞分辨率下深入了解转录组，可以对肿瘤内异质性有更深入的了解，并可以结合外部的公共数据集，进一步构建预后风险模型。
一种影响细胞通讯受体体系分析方法

[发明专利]基于蛋白互作网络的靶点PPIs可药性预测方法及装置-CN201910796905.7有效
发明人： 桑运霞;左冰云;阚海亮;宋青芳 -专利权人：上海源兹生物科技有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于蛋白互作网络的靶点PPIs可药性预测方法，至少包括以下步骤：S1：检测PPI网络中互作蛋白结构域的互作关系；S2：探测PPI网络中互作蛋白表面的药物小分子结合口袋；S3：获得PPI网络中互作蛋白的GO功能相似性分值；S4：筛选出同时满足以下条件的PPIs作为药物治疗靶点：蛋白互作关系对存在结构域互作；蛋白互作关系对中，至少有一个蛋白表面存在小分子药物结合口袋；蛋白互作关系对的互作蛋白的GO功能类别中，至少两类具有显著相似性，所述GO功能类别包括GO BP、GO MF和GO CC。本发明同时采用严格的三个相互独立标准全面探索和发现目标PPI，系统排除了假阳性相互作用，选择更可靠的PPIs作为药物靶点，计算结果更符合客观现实。
基于蛋白网络 ppis 药性预测方法装置

[发明专利]纳米羟基磷灰石、PGS-M复合骨修复材料及其制备方法-CN201810230623.6有效
发明人：李艳群;桑运霞;臧卫东;游正伟;吉艳霞;吴崇超;刘强;王少飞;黄鹏 -专利权人：嘉兴尔云信息科技有限公司
申请日： 2018-03-20 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： A61L27/12 文献下载
摘要：本发明涉及生物医学技术领域，特别涉及一种纳米羟基磷灰石、PGS‑M复合骨修复材料及其制备方法。本发明首先提供了一种骨修复材料，所述骨修复材料的制备原料中包括以下质量百分比的组分：纳米羟基磷灰石30～60％，PGS‑M 40～70％。本发明提供的骨修复材料为纳米羟基磷灰石/PGS‑M复合骨修复材料，是由纳米级的羟基磷灰石成分与PGS‑M形成的纳米复合生物骨修复材料，并非是由纳米羟基磷灰石粉末与聚碳酸酯的机械混合产物，得到的复合材料中纳米羟基磷灰石分散很均匀，其综合性能也更加优良，在骨组织的修复替代方面具有良好的应用前景。
纳米羟基磷灰石 pgs 复合修复材料及其制备方法

[发明专利]一种蛋白质组质谱数据处理方法及装置-CN201910279816.5在审
发明人： 桑运霞;孙天拥;刘强;左冰云;王凤 -专利权人：苏州扇贝生物科技有限公司
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明提供一种蛋白质组质谱数据处理方法，所述方法至少包括以下步骤：获取蛋白质组质谱的下机数据及参数文件；对蛋白质组质谱的下机数据进行缺失值处理；对步骤S2得到的数据进行归一化处理，然后进行标准化转换；根据参数文件中的批次信息对步骤S3得到的数据进行批次效应校正，得到蛋白质组质谱数据。本发明的蛋白质组质谱数据处理方法及装置，能更准确地反映不同实验条件下蛋白表达的变化，进而通过基于超几何分布的富集分析，得到不同实验处理下不同实验组出现差异的生物学功能和生物学通路，对与其他组学数据的联合分析具有重要意义。
一种蛋白质组质谱数据处理方法装置

[发明专利]一种isomiR分子标志物的筛选方法及装置-CN201910271008.4在审
发明人： 桑运霞;吴伟静;刘强;宋青芳;阚海亮 -专利权人：苏州扇贝生物科技有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明提供一种isomiR分子标志物的筛选方法，所述方法至少包括以下步骤：利用数据库，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据；对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行差异表达分析，得到以对应健康样本为对照，待检测疾病样本的isomiR的变化率；根据变化率选取isomiR；对选取的isomiR进行靶基因预测，获得靶基因；对所述靶基因进行功能分析，筛选与待检测疾病相关的靶基因，所述靶基因及其对应的isomiR即为所述待检测疾病的分子标志物。本发明所述方法分析流程思路清晰，其实现方法简单，可广泛应用于生物学研究工作中，也可用于临床相关应用。
一种 isomir 分子标志筛选方法装置

[发明专利]一种化合物毒性预测模型建模方法、装置及其应用-CN201911128499.3在审
发明人： 桑运霞;史伟;宋青芳;臧卫东;刘强 -专利权人：上海尔云信息科技有限公司
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明提供一种化合物毒性预测模型的建模方法，至少包括以下步骤：步骤S101，提供各候选建模化合物的毒性分类标签；步骤S102，提供各候选建模化合物的分子描述符；步骤S103，提供各候选建模化合物的靶蛋白描述符；步骤S104，提供各候选建模化合物的定量高通量筛选分析描述符，所述定量高通量筛选分析描述符是指定量高通量筛选的PubChem活动评分；步骤S105，构建并训练化合物毒性预测模型。本发明能够充分利用药物候选化合物的理化性质、生物活性、靶蛋白作用性质，同时利用基于集成学习的机器学习算法的统计建模优势，构建药物毒性的预测系统，使模型兼具可解释性和预测性能，具有更好的理化和生物学意义和研究价值。
一种化合物毒性预测模型建模方法装置及其应用