[发明专利]母乳分型和功效预测方法及装置、电子设备和存储介质在审
| 申请号： | 202310282365.7 | 申请日： | 2023-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN116259357A | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 李凯风;孙晗;陆思宇;张永久;解庆刚;蒋士龙;郑成栋;冷友斌 | 申请（专利权）人： | 黑龙江飞鹤乳业有限公司;飞鹤（哈尔滨）乳品有限公司;飞鹤（泰来）乳品有限公司;飞鹤（龙江）乳品有限公司;飞鹤（甘南）乳品有限公司;飞鹤（拜泉）乳品有限公司 |
| 主分类号： | G16B15/00 | 分类号： | G16B15/00;G06F18/241;G06F18/23;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京格罗巴尔知识产权代理事务所(普通合伙) 11406 | 代理人： | 项军花 |
| 地址： | 164800 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本公开涉及一种母乳分型和功效预测方法及装置、电子设备和存储介质。所述母乳分型和功效预测方法，包括：获取待测母乳的母乳组分数据和分型目的；根据所述分型目的，从所述母乳组分数据中，得到至少一个目标组分的第一含量数据；根据所述第一含量数据，对所述待测母乳进行分类，得到所述待测母乳的分型结果；根据分型结果，确定所述待测母乳的目标功效和/或改善建议。上述过程将对待测母乳的分型和功效确定过程，转化为与分型目的相关的第一含量数据的获取和分析过程，在减少母乳类型分类计算的母乳组分的数量的同时，有效提高了待测母乳分型的速度和精度，以便进一步根据待测母乳的目标功效和/或改善建议，为婴儿和/或乳母提供定制化的产品。 | ||
| 搜索关键词： | 母乳 功效 预测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于黑龙江飞鹤乳业有限公司;飞鹤（哈尔滨）乳品有限公司;飞鹤（泰来）乳品有限公司;飞鹤（龙江）乳品有限公司;飞鹤（甘南）乳品有限公司;飞鹤（拜泉）乳品有限公司，未经黑龙江飞鹤乳业有限公司;飞鹤（哈尔滨）乳品有限公司;飞鹤（泰来）乳品有限公司;飞鹤（龙江）乳品有限公司;飞鹤（甘南）乳品有限公司;飞鹤（拜泉）乳品有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310282365.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 基于蛋白质三维结构进行化合物-蛋白质亲和力预测的方法和系统-202210828457.6
- 王绪化;郭滨杰;郑涵予;江昊翰 - 浙江大学
- 2022-07-13 - 2023-10-27 - G16B15/00
- 本发明提供一种基于蛋白质三维结构进行化合物‑蛋白质亲和力预测的方法，包括以下步骤：S1，化合物特征提取步骤，利用深层图卷积网络和多头注意力算法，得到更新后原子特征和聚合节点特征；S2，蛋白质特征提取步骤，蛋白质的序列特征和结构特征通过特征聚合算法和共进化策略使序列特征代表更完整的蛋白质信息；S3化合物和蛋白质亲和力预测步骤，根据原子特征、聚合节点特征和序列特征得到预测亲和力值。本发明还公开相应的系统包括：化合物提取器，蛋白质提取器和亲和力预测器。本发明使用离散化距离矩阵和扭角矩阵作为蛋白质三维结构表征，引入共进化的更新机制更新蛋白质三维结构和序列之间的特征，并利用聚合节点特征提高亲和力预测精度。
- 一种精准医学分子遗传实验室智能化综合管理系统-202210335917.1
- 余永国;徐娜;范燕洁;高燕 - 上海交通大学医学院附属新华医院
- 2022-03-31 - 2023-10-24 - G16B15/00
- 本发明公开的一种精准医学分子遗传实验室智能化综合管理系统，包括：应用层、服务层和基础设施层，其中，所述应用层提供具体应用业务的管理操作和系统管理操作；所述服务层提供后台服务操作接口入口和相关功能管理服务；所述基础设施层提供计算、存储资源和网络环境。本发明的精准医学分子遗传实验室智能化综合管理系统具有如下优点：建立了综合专业的数据平台作为基础设施，有效整合临床数据和组学数据，形成多层次的生物医学数据体系，支撑精准医学高水平科研和临床应用，构建规范标准。
- 一种分子叠合构象确定方法、装置以及存储介质-202110803688.7
- 殷实秋 - 北京望石智慧科技有限公司
- 2021-07-15 - 2023-10-20 - G16B15/00
- 本发明提供一种分子叠合构象确定方法、装置以及存储介质，其中，方法包括：获取候选分子任一采样构象；根据目标算法确定候选分子采样构象的最优旋转平移变换，得到第一候选分子采样构象；对第一候选分子采样构象进行局部优化，得到第二候选分子采样构象；根据第二候选分子采样构象与参考分子构象，得到相似度结果；重复执行获取候选分子任一采样构象至根据第二候选分子采样构象与参考分子构象，得到相似度结果的步骤，直至满足目标条件，得到候选分子多个采样构象的相似度结果；根据多个相似度结果，确定候选分子的叠合构象。通过实施本发明，直接在局部使用梯度下降寻找最接近参考分子构象的构象，从而显著减少构象采样数，进而减少计算量。
- 采用smiles算法随机批量生成肝素类似物结构坐标的方法-202110590305.2
- 于明加;郭霄亮;林煌;李晋萍 - 北京化工大学
- 2021-05-28 - 2023-10-20 - G16B15/00
- 本发明提供一种采用smiles算法随机批量生成肝素类似物结构坐标的方法，通过该smiles字符串可以重新定义化合物结构上原子编号，结合去冗余算法可以去除随机生成的肝素类似物结构上的重复结构。本发明构建一个肝素或硫酸乙酰肝素类似物的五个糖单元结构库，用于后续筛选出与相关受体蛋白结合紧密的硫酸乙酰肝素类似物和药效团，用于理性设计抗冠状病毒的寡糖类先导药物，并通过体外生物合成途径合成设计的硫酸乙酰肝素类先导化合物。该方法可以简单快速生成肝素类似物寡糖单元结构上某位点发生特定取代的所有可能性的结构坐标，能够广泛适用于小分子或者大分子化合物，实现特定位点特定修饰，继而批量随机生成大量特征化合物坐标。
- 一种面向模块化基因结构的进化事件检测方法及系统-202311150502.8
- 王博千;李北平;任洪广;岳俊杰;靳远;胡明达;赵云祥;王辛;柴子力 - 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
- 2023-09-07 - 2023-10-17 - G16B15/00
- 本发明涉及微生物进化分析技术领域，公开一种面向模块化基因结构的进化事件检测方法及系统，包括：基于目标基因组序列，构建系统发生树；利用最大简约法，对系统发生树各节点进行基因结构模块状态标记；根据基因结构模块状态标记，对系统发生树各节点进行聚类；基于聚类结果，对基因结构模块进行垂直进化和水平转移分析，实现基因进化事件的检测。本发明基于最大简约法的思想，对基于目标基因组序列构建的系统发生树的各节点进行基因结构模块状态标记，降低计算复杂程度，通过对系统发生树的各节点进行聚类分析和对基因结构模块进行垂直进化和水平转移分析，提高检测基因进化事件的准确度和精度，满足大规模基因水平转移事件的检测需求。
- 一种基于肿瘤病理图像的基因空间表达预测方法-202310811237.7
- 俞章盛;高瑞恬 - 上海交通大学
- 2023-07-04 - 2023-10-03 - G16B15/00
- 本发明涉及一种基于肿瘤病理图像的基因空间表达预测方法，该方法包括：获取空间转录组中的病理图像和基因表达数据并进行预处理；采用卷积神经网络和图神经网络分别提取组织纹理信息与细胞结构特征，构建基于深度学习模型的基因空间表达预测模型，并采用预处理的病理图像和基因表达数据进行模型训练；采用训练好的基因空间表达预测模型进行基因空间表达预测。与现有技术相比，本发明具有预测准确性高的优点。
- 一种基于进化算法与存档更新的蛋白质结构预测方法-202110236438.X
- 戴红伟;高尚策;雷振宇;杨玉;贾东宝 - 江苏海洋大学
- 2021-03-03 - 2023-09-22 - G16B15/00
- 本发明公开了一种基于进化算法与存档更新的蛋白质结构预测方法，首先确定蛋白质的构象方式，随机产生随机种群，定义解空间；其次定义多目标的适应度函数，收敛性函数和方向多样性函数；根据多目标适应度值的大小和以及收敛性函数值，选择具有更优收敛性个体放入杂交池；将杂交池中的个体分别进行改进的变异和交叉操作；利用非支配排序、收敛性函数和方向多样性函数，选择出后代精英个体放入存档中；通过新的存档更新策略，维护种群的质量和多样性；最后通过基于聚类的决策方式，在存档中选择最终的个体。该方法优势是利用收敛性函数和方向多样性函数为选择指示，既能保证种群收敛又能维护种群的多样性。
- 基因组序列中潜在BGC的预测方法、装置、设备及介质-202110888145.X
- 杨子翊;廖奔犇;张胜誉;梁恒宇;幸志伟 - 腾讯科技（深圳）有限公司;河南省健康元生物医药研究院有限公司
- 2021-08-03 - 2023-09-22 - G16B15/00
- 本申请公开了一种基因组序列中潜在BGC的预测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域。方法包括：对基因组序列中的各个基因进行结构域预测，得到各个基因中包含的Pfam结构域；确定各个Pfam结构域的Pfam得分，Pfam得分用于表征Pfam结构域属于BGC的概率；基于各个Pfam结构域的Pfam得分，确定基因组序列中的候选BGC；对候选BGC进行BGC类别预测，并基于类别预测结果确定候选BGC中的潜在BGC。本申请实施例采用双重串行预测机制，先根据Pfam得分实现BGC的一级过滤，然后在一级过滤结果的基础上通过类别预测实现BGC的二级过滤，有助于降低BGC预测结果的假阳率。
- 一种蛋白质结构预测方法、蛋白质结构预测装置及介质-202111506982.8
- 刘鑫 - 苏州浪潮智能科技有限公司
- 2021-12-10 - 2023-09-19 - G16B15/00
- 本发明提供一种蛋白质结构预测方法、蛋白质结构预测装置及介质。蛋白质结构预测方法，应用于计算机设备，计算机设备包括CPU和至少一个GPU，包括：获取待预测蛋白质结构的目标蛋白质序列。在CPU中，根据目标蛋白质序列的序列长度，确定目标蛋白质序列对应匹配序列的比对数量阈值。根据比对数量阈值，将目标蛋白质序列与预置的蛋白质序列库中的多个蛋白质序列进行比对，确定目标蛋白质序列对应的匹配序列。在预置的蛋白质结构数据库中，确定匹配序列对应的匹配结构。将匹配序列和匹配结构输入至预置在GPU中的蛋白质结构预测模型中进行蛋白质结构预测，得到目标蛋白质序列对应的蛋白质预测结构。能够减少GPU内存的占用，提高GPU的运算速度，加快预测速率。
- 一种基于活性片段的靶向配体生成方法-202310409171.9
- 李朋勇;章楷豪 - 西安电子科技大学
- 2023-04-17 - 2023-09-15 - G16B15/00
- 本发明公开了一种基于活性片段的靶向配体生成方法，包括片段序列化过程：基于片段化方法和序列化方法处理用于训练的配体分子得到片段序列；模型训练过程：将配体分子片段序列和用于训练的靶点蛋白质氨基酸序列输入至靶向配体分子生成模型，通过片段序列编码器提取配体分子片段序列的分子表征，并通过靶点编码器提取靶点蛋白质氨基酸序列的靶点表征，特征融合后使用片段序列解码器输出片段序列，并优化模型；靶向配体分子生成过程：将目标靶点蛋白质氨基酸序列输入至训练后的模型，通过靶点编码器提取靶点表征，并通过先验网络预测复合物信息并输入到片段序列解码器，输出片段序列，再基于分子重建方法将片段序列重组为靶向配体分子。
- 基于深度学习模型的抗体结构优化方法和装置-202311009931.3
- 司马鹏 - 苏州创腾软件有限公司
- 2023-08-11 - 2023-09-12 - G16B15/00
- 本发明公开了一种基于深度学习模型的抗体结构优化方法和装置，所述方法包括：获取抗原结构文件和抗体结构文件，并将所述抗原结构文件和所述抗体结构文件分别进行非标准残基处理；将非标准残基处理后的抗原结构文件和非标准残基处理后的抗体结构文件进行对接，以得到抗原抗体复合物；将所述抗原抗体复合物作为输入文件输入预先训练的抗体结构优化模型，以根据预先输入的优化任务输出优化结果；其中，所述抗体结构优化模型是基于扩散概率模型和等变神经网络、利用抗原抗体复合物样本和优化任务参数进行训练得到的。该方案解决了现有技术中无法高效生成具有特定功能的抗体序列和结构的技术问题。
- 兼顾分子结构与序列挖掘的多视角酶功能预测方法-202310445726.5
- 邓赵红;于管青;吴敬;未志胜;王蕾;王士同 - 江南大学
- 2023-04-24 - 2023-09-05 - G16B15/00
- 本发明属于智能细胞生物识别领域，具体涉及一种兼顾分子结构与序列挖掘的多视角酶功能预测方法。该方法包括：初始酶特征构建，深度酶序列特征构建，深度酶结构特征构建，基于TSK模糊系统的模型训练与预测4个阶段。本方法将酶的结构特征和序列特征视为两个不同的视角，通过构造一个全新的多视角深度网络来从不同模态抽取、交叉、鉴别信息，并能实现对多视角酶数据间互补性与一致性信息的挖掘，采用多视角TSK模糊系统模型训练多视角特征，从而实现最终的酶功能预测。本方法兼顾了酶的序列特征和结构特征，使得预测信息更加完备，通过TSK模糊系统，能够很好地在新的网络中重新学习酶的序列与结构特征。
- 基于TCT制片进行TCT和DNA倍体分析的方法-202010701223.6
- 曾真;吴子平 - 湖南莱博赛医用机器人有限公司
- 2020-07-20 - 2023-09-05 - G16B15/00
- 本发明属于生物医药及智能识别技术领域，具体公开了一种基于TCT制片进行TCT和DNA倍体分析的方法。利用TCT制片可同时实现完成TCT分析和DNA倍体分析，实现减少制片量，降低医生的劳动强度，克服由于样品之间的染色差异带来的结论差异，为检测患者体内宫颈癌可能性提高准确率。通过减少制片量，降低对样品的筛选，使得对患者的伤害性更小，疼痛更少，且检测方法更快捷。为早期诊断癌症的检测可能性提高效率。
- 蛋白降解药物分子库及其构建方法-201910119520.7
- 胡伟;蔡鑫;王力强 - 成都分迪科技有限公司
- 2019-02-22 - 2023-08-15 - G16B15/00
- 本发明涉及一种基于E3泛素连接酶的诱导蛋白降解的小分子化合物库及其构建方法。本发明基于人源E3泛素连接酶作为泛素化体系，选取与E3泛素连接酶结合的化合物作为反应物A分子，在考虑成药性和易合成性的基础上利用计算机将药物分子片段B分子组合到A分子上，构建可与E3泛素连接酶结合的诱导蛋白降解的分子库。诱导蛋白降解的化合物可用作靶向泛素化的调节剂，该分子库可用于开发针对癌症、阿茲海默症、肾纤维化、糖尿病和艾滋病等人类重大疾病的药物。
- 一种蛋白分子构象的生成方法及装置-202310444442.4
- 赵奕淏;康玉;侯廷军;张锦途;谢昌谕;邓亚峰 - 杭州碳硅智慧科技发展有限公司
- 2023-04-19 - 2023-08-11 - G16B15/00
- 本申请实施例提供了一种蛋白分子构象的生成方法及装置。所述方法包括：获取蛋白分子对应的PDB(蛋白质三维结构数据文件)晶体结构；对所述PDB晶体结构进行处理，得到所述蛋白分子在当前时刻的蛋白分子构象；获取所述蛋白分子构象与配体之间的非键势能；根据所述非键势能和偏置势能函数，计算得到所述蛋白分子构象对应的偏置势能；基于所述偏置势能和所述蛋白分子构象，生成所述蛋白分子在下一时刻的蛋白分子构象。本申请实施例可以在0.2微秒的时间下模拟得到结合态的构象，大大的提高了模拟的采样效率。
- 一种模型训练、细胞分割系统、方法及存储介质-202310412653.X
- 杨梦;杨悦羽霄;蓝琳琪 - 深圳华大智造科技股份有限公司
- 2023-04-10 - 2023-08-08 - G16B15/00
- 本公开实施例公开了一种模型训练、细胞分割系统、方法及存储介质。该模型训练系统包括：第一处理器，其被配置成：获取第一数据集及自监督训练模型；对第一数据集进行增强，得到第一增强数据和第二增强数据，并将第一增强数据输入到第一编码器，得到第一正样本特征，以及将第二增强数据输入到第二编码器，得到第二正样本特征；将第一正样本特征、第二正样本特征及针对第二正样本特征构建得到的负样本特征，输入到对比学习模块，得到对比学习结果；根据对比学习结果调整自监督训练模型的模型参数，得到特征提取模型，其中，特征提取模型用于实现至少两个细胞的分割过程。本公开实施例的技术方案，可以精准分割细胞。
- 基于多样子结构特征融合的分子活性预测方法-202010729533.9
- 丁静怡;宋健;焦李成;吴建设;成若晖 - 西安电子科技大学
- 2020-07-27 - 2023-07-28 - G16B15/00
- 本发明公开了一种基于多样子结构特征融合的分子活性预测方法，通过提取分子图子结构特征对神经网络进行训练，克服了现有技术中提取子结构闭环，网络预测精度差，计算困难的问题。本发明实现的步骤是：1)药物分子信息转化成分子特征矩阵；2)挑选初始节点；3)获得多个子结构；4)计算子结构的相似度；5)融合子结构特征矩阵；6)训练神经网络；7)判断训练神经网络是否收敛；8)获得待预测分子活性。本发明具有分辨不同子结构之间的差异性、解决分子图噪声问题和预测分子活性精度高的优点。
- 基于单细胞Hi-C数据的细胞周期预测方法及系统-202310404901.6
- 吴昊;周详斐;吴应福;史振岐 - 山东大学
- 2023-04-11 - 2023-07-21 - G16B15/00
- 本发明提出了基于单细胞Hi‑C数据的细胞周期预测方法及系统，涉及细胞周期预测领域，具体方案包括：对待预测单细胞的Hi‑C数据进行预处理，得到染色体接触矩阵；基于待预测单细胞的相互作用信息和染色体接触矩阵，提取单细胞染色体三维结构特征，得到不同尺度的三个特征集：接触概率分布与基因组距离特征集、Bin接触概率特征集和小域内接触概率特征集；将提取的三个特征集输入到训练好的融合预测模型中，进行卷积和特征融合，生成并输出最终的细胞周期预测结果；本发明新提出两种特征集，并构建融合预测模型，独立预测单个细胞所属的细胞周期，解决预测不准确、性能低的问题。
- 多尺度小分子虚拟筛选方法及系统-202210623659.7
- 于烨;居斌;李震 - 杭州生奥信息技术有限公司
- 2022-06-02 - 2023-07-18 - G16B15/00
- 本发明涉及一种多尺度小分子虚拟筛选方法及系统，所述方法包括以下步骤：基于RNN技术建立1维尺度信息的虚拟筛选模型；靶点结合口袋确认和分离；基于GCN技术建立2维尺度信息的虚拟筛选模型；基于分子指纹技术对筛选出来的小分子进行骨架相似性聚类；基于3维CNN技术建立3维尺度信息的虚拟筛选模型。本发明运行流畅，操作简单，使用方便，可以帮助药物化学专家等从事药物发现人员获得潜在的活性小分子化合物，加快新药研发。
- 基于计算结构生物学的蛋白分子动态二硫键的引入方法及装置-202310418537.9
- 易吉辉;李铎;许春莲 - 深圳新锐基因科技有限公司
- 2023-04-17 - 2023-07-14 - G16B15/00
- 本申请涉及基于计算结构生物学的蛋白分子动态二硫键的引入方法及装置。该引入方法包括：获取目标蛋白分子的第一晶体结构，按照第一预设条件从第一晶体结构的氨基酸残基中筛选出可突变为半胱氨酸的潜在位点；对目标蛋白分子的第一晶体结构进行分子动力学模拟，直至目标蛋白分子的构象变化处于平衡状态，选取处于平衡状态的目标蛋白分子的多个构象作为目标构象；计算目标构象的潜在位点中突变成半胱氨酸后可形成二硫键的位点作为待选位点；在待选位点中，筛选出突变后符合成键条件的位点作为动态二硫键引入位点。本申请提供的方案，能够解决因蛋白质晶体结构的静态单一构象造成的计算偏差问题。
- 冷冻电镜成像中的颗粒筛选方法、装置、设备及存储介质-202310283510.3
- 包承龙;祝健颖;张起;胡名旭;史作强 - 清华大学
- 2023-03-22 - 2023-07-14 - G16B15/00
- 本申请涉及一种冷冻电镜成像中的颗粒筛选方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：基于冷冻电镜三维重构中的划分策略，将蛋白质重构最终颗粒数据集划分为对半数据集；分别对每个对半数据集中所有颗粒进行三维重构，得到第一蛋白质密度图和第二蛋白质密度图，以对对应的对半数据集中所有颗粒进行筛选，得到满足预设条件的颗粒；对三维重构和颗粒筛选进行迭代，直至达到预设迭代次数，并得到不同轮次第一蛋白质密度图和第二蛋白质密度图与其分辨率，进而确定最终颗粒数据集的最佳筛选比例。由此，解决了现有颗粒筛选技术过于依赖人为制定的筛选准则，且筛选时间较长，筛选算法准确性较低，难以快速、有效的筛选出大量低信噪比的颗粒等问题。
- RNA二级结构预测方法及装置-202310234590.3
- 沈丛;陈海飞 - 天津理工大学
- 2023-03-13 - 2023-07-14 - G16B15/00
- 本发明实施例提供了一种RNA二级结构预测方法及装置，涉及人工智能的技术领域，方法包括S1：获取RNA碱基顺序及其配对序列，并对所述RNA碱基顺序及其配对序列进行特征处理，以获取RNA碱基序列训练集；S2：构建双向LSTM神经网络，在所述构建双向LSTM神经网络输出端引入注意力层，在所述注意力层输出端引入全连接分类器以构建双向LSTM‑注意力神经网络，利用所述RNA碱基序列训练集对所述双向LSTM‑注意力神经网络进行训练。通过本发明提供的方法及装置可以缓解现有技术中RNA预测方法中的梯度爆炸和消失问题以及正负样本之间的不平衡的技术问题，提高了RNA二级结构预测的准确率。
- 一种基于k-mer算法的引物设计方法及系统-202010167423.8
- 邓晔;吴悦妮 - 中国科学院生态环境研究中心;中国科学院大学
- 2020-03-11 - 2023-07-14 - G16B15/00
- 本发明提供一种基于k‑mer算法的引物设计方法及系统，该方法包括：构建功能基因核酸序列数据库，将数据库中的核酸序列分别切割为k‑mers；按照k‑mer出现频次从高到低选择若干k‑mers，作为引物备选k‑mers；将引物备选k‑mers中的overlap＞x的k‑mers进行合并，再在合并后的引物备选k‑mers中按照频次从高到低选择多条k‑mers作为初步引物；在覆盖度＞1％的k‑mers中搜索与每条初步引物存在一个碱基之差的k‑mers，并将搜索到的k‑mers与相应初步引物以简并碱基的形式合并，得到简并引物；对简并引物分别进行基本信息评价并计算全部简并引物两两配对后的扩增产物长度，根据基本信息评价结果和扩增产物长度筛选成对引物；该方法能够避开序列比对的繁琐步骤，大大提升了引物设计时间，且设计引物具有更高的覆盖度。
- 环肽设计方法、装置及电子设备-202211632240.4
- 王天元;吴炜坤;槐喆 - 北京晶泰科技有限公司
- 2022-12-19 - 2023-07-11 - G16B15/00
- 本申请涉及一种环肽设计方法、装置及电子设备。该方法包括：将初始线性四肽与靶点蛋白进行分子对接，根据候选氨基酸设计初始线性四肽的氨基酸序列后，删除首位和末位的氨基酸，获得二肽热点基序；在二肽热点基序的N端和/或C端新增氨基酸，获得线性多肽，并根据与二肽热点基序匹配的样本环肽的全长骨架二面角数据对线性多肽进行初始角度赋值和采样，筛选获得候选环肽构象及对应的环肽序列；对候选环肽构象对应的环肽序列进行突变，获得优化环肽构象及对应的突变后的环肽序列，并筛选确定对应的突变后的环肽序列为目标环肽序列。本申请提供的方案，能够广泛适用多种靶点蛋白进行环肽分子的从头设计，计算成本低，运算量少，提高处理效率。
- 一种基于抗原蛋白动态空间结构的表位预测方法及装置-202310135045.9
- 李静;何建锋;梁国龍;樊欣迎;刘月峰;闻亚磊 - 北京博康健基因科技有限公司;北京理工大学
- 2023-02-20 - 2023-07-04 - G16B15/00
- 本发明公开了一种基于抗原蛋白动态空间结构的表位预测方法及装置，所述方法采用常规或拉伸分子动力学模拟，得到抗原蛋白在天然态或特定中间态的运动轨迹，从轨迹中提取动态空间结构，通过动态空间结构计算溶剂可及面积、电荷分布和均方根波动，构建复合表位量度参数的轮廓图，根据这个轮廓图鉴定抗原蛋白的表位。本发明针对缺乏基于动态结构预测抗原表位技术的现状，提供了一种能够快速高效、全面地预测抗原表位的方法，具有非常好的实用价值。
- 神经细胞粘附分子检测系统-202111513445.6
- 唐红;刘昌海;周凌云 - 四川大学华西医院
- 2021-12-10 - 2023-06-30 - G16B15/00
- 本发明涉及神经细胞检测技术领域，公开了一种神经细胞粘附分子检测系统，包括样本获取模块、特征收集模块、分析处理模块和中控模块；样本获取模块，用于获取检测目标的血液样本并形成检测样本，然后将检测样本发送至分析处理模块；特征收集模块，用于收集检测目标的特征信息并形成第一信息集合，然后将第一信息集合发送至分析处理模块；分析处理模块，通过对检测样本的分析处理，找到与肝癌相关性最强的指标并建立肝癌判断模型，从而判断患者是否有肝癌。本发明具有提高肝癌判断结果的准确率，有效帮助精准判断早期肝癌患者，提高患者预后和生存率的有益效果。
- 蛋白质特征的预处理方法、装置、介质及设备-202211734281.4
- 边成;赵家英;李永会 - 抖音视界有限公司
- 2022-12-30 - 2023-06-27 - G16B15/00
- 本公开涉及一种蛋白质特征的预处理方法、装置、介质及设备，所述方法包括：接收待处理的蛋白质；根据所述蛋白质和训练的蛋白质特征预处理模型，获得所述蛋白质对应的蛋白质特征，其中，所述蛋白质特征为所述蛋白质特征预处理模型中的最后一个特征层输出的特征；其中，所述蛋白质特征预处理模型是基于多个蛋白质样本训练所得的，每一个所述蛋白质样本中包括蛋白质集中的多个蛋白质以及每一蛋白质对应的功能标识，所述蛋白质集为多序列比对MSA。由此，由于蛋白质特征预处理模型在训练的过程中学习到蛋白质集中的进化信息的同时，还能够学习到蛋白质的功能知识，则基于模型对蛋白质进行特征提取时，能够使得提取到的蛋白质特征更准确和丰富。
- 一种蛋白质功能预测方法、装置、终端设备及介质-202310130268.6
- 邓磊;郑荣涛 - 中南大学
- 2023-02-17 - 2023-06-23 - G16B15/00
- 本申请适用于生物信息学技术领域，提供了一种蛋白质功能预测方法、装置、终端设备及介质，通过获取目标蛋白质的序列、相互作用蛋白质的序列、同源蛋白质的序列以及目标蛋白质的结构模板，构建多序列比对；根据多序列比对和结构模板构建三维结构；提取目标蛋白质和相互作用蛋白质的序列特征，得到目标蛋白质和相互作用蛋白质的序列特征；利用蛋白质混合层对序列特征进行混合，得到第一混合特征；对目标蛋白质的序列特征和第一混合特征进行混合，得到第二混合特征；提取三维结构的结构特征；根据第二混合特征和结构特征，得到功能置信分数；根据功能置信分数对目标蛋白质功能进行预测。本申请能提高蛋白质功能预测的准确性。
- 蛋白的变构位点识别方法、装置和计算可读存储介质-202310301452.2
- 陈道兴;方磊;牛春意;张启花 - 上海智药科技有限公司
- 2023-03-24 - 2023-06-23 - G16B15/00
- 本申请涉及一种蛋白的变构位点识别方法、装置和计算可读存储介质。该方法包括：获取目标蛋白的三维空间结构；对目标蛋白的三维空间结构进行处理，以生成目标蛋白的拓扑和参数文件；基于目标蛋白的拓扑和参数文件，对目标蛋白进行不同温度下的分子动力学模拟，得到目标蛋白在各个温度下对应的各个模拟轨迹；基于目标蛋白在各个温度下对应的各个模拟轨迹获取目标蛋白的高柔性区域，以确定目标蛋白的变构位点。本申请提供的技术方案能够基于蛋白三维空间结构精确识别变构位点，利于进一步的药物发现探索。
- 一种基于DNA折纸技术的分子计算方法及其应用-202111544719.8
- 王丽华;张祎男;尹晓尧;崔呈俊;樊春海 - 上海前瞻创新研究院有限公司;上海交通大学;军事科学院军事医学研究院生物医学分析中心
- 2021-12-16 - 2023-06-20 - G16B15/00
- 本发明属于生物技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于DNA折纸技术的分子计算方法及其应用。本发明提供的分子计算方法方法通过利用DNA origami在定位组件中的寻址能力以及DNA识别的可编程性来执行复杂的数学模型，用DNA组分的定位避免了可扩散链的干扰，有利于增加分子反应网络的复杂性，为促进分子计算开辟了新的途径。
- 专利分类
