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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]金黄色葡萄球菌耐药性RPA检测组合物及其应用-CN202310236032.0在审
发明人：林创兴;曾咏梅;廖佳宇 -专利权人：汕头大学医学院第二附属医院
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： C12Q1/689 文献下载
摘要：本发明公开了金黄色葡萄球菌耐药性RPA检测组合物及其应用。所述金黄色葡萄球菌耐药性RPA检测组合物包括分别检测nuc基因等10个基因的10个引物对探针组合中的至少一个。采用本发明的引物探针组合进行RPA，可以在40分钟内获知是否金黄色葡萄球菌感染，若感染，可获知金黄色葡萄球菌耐药情况。采用本发明引物探针组合物的RPA扩增具有较高的敏感性和特异性，对样本中青霉素、苯唑西林钠、红霉素、克林霉素、四环素以及庆大霉素的检测准确率达到92‑97％。针对RPA‑LFD和RPA‑FSM的引物探针组合物分别适合资源匮乏和缺乏专业人员的地区。
金黄色葡萄球菌耐药性 rpa 检测组合及其应用

[发明专利]一种抗体降解子及其应用-CN202211524236.6在审
发明人：钱玲慧;邵瑾宁;廖佳宇;曾苏 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： C07K16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种抗体降解子及其应用。所述抗体降解子由三部分组成：识别目标蛋白的单克隆抗体或其抗原结合片段(统称为抗体)，可诱导蛋白质靶向降解的降解配体，以及连接两者的化学连接链。本发明所提供的蛋白靶向降解子以抗体作为识别基团，可根据实际降解需求选择具体抗体；考虑到不同细胞中内源性降解体系的表达量及活性存在差异，为适应不同种类细胞的蛋白质靶向降解需求，本发明的抗体降解子涵盖了目前已知的经典降解策略(包括蛋白水解靶向嵌合体(PROTAC)、自噬体锚定化合物(ATTEC)、分子伴侣介导的自噬嵌合体(CMA)、疏水标签(HyT)等)所涉及到的降解配体。该策略的适用对象范围广，可对细胞膜蛋白及胞内蛋白质进行靶向降解。
一种抗体降解及其应用

[发明专利]一种基于深度学习的不对称催化反应对映选择性预测方法-CN202110637110.9有效
发明人： 廖佳宇;严泽伊;苗晓晔;刘悦;吴洋洋;钱玲慧;邵瑾宁 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的不对称催化反应对映选择性预测方法。该方法首先获取并整理异氰基乙酸酯参与的不对称催化反应数据，并设计模型训练集与样本外测试集；计算并处理反应涉及化合物的分子描述符，将其与反应条件汇总为一组特征向量输入模型；基于训练集分别构建深度神经网络和卷积神经网络回归模型并优化其超参数，进而获得能准确预测训练集反应对映选择性的模型；利用最佳神经网络模型预测样本外反应的对映选择性，检验模型的可迁移性。结果表明，该模型能够较准确地预测样本外反应的对映选择性，进一步验证了模型的稳健性与可迁移性。
一种基于深度学习不对称催化应对选择性预测方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的有机荧光小分子光学性质预测方法-CN202110636186.X在审
发明人：钱玲慧;严佳奇;苗晓晔;刘悦;邵瑾宁;吴洋洋;廖佳宇;严泽伊 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度神经网络的有机荧光小分子光学性质预测方法。本方法通过建立新的有机荧光小分子数据库，采用分子描述符和分子指纹提取分子信息，输入多层神经网络和卷积神经网络进行深度学习训练获得有机荧光小分子光学性质预测模型，将待预测有机荧光小分子及其实验溶剂的特征信息输入训练好的有机荧光小分子光学性质预测模型从而预测其光学性质。本发明方法能准确地预测有机荧光小分子的光学性质(平均相对误差小于5％)，从而提高有机荧光小分子的开发效率。
一种基于深度神经网络有机荧光分子光学性质预测方法

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