专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]确定蛋白信息的方法、装置、可读介质及电子设备-CN202211289842.4在审
  • 边成;张志诚;李永会 - 抖音视界有限公司
  • 2022-10-20 - 2023-01-03 - G16B25/10
  • 本公开涉及一种确定蛋白信息的方法、装置、可读介质及电子设备,包括:获取待确定蛋白信息的目标蛋白序列;将目标蛋白序列输入目标蛋白表示模型,以获取目标蛋白表示模型输出的目标蛋白表示;根据目标蛋白表示,确定目标蛋白序列的蛋白信息,蛋白信息包括蛋白结构信息、蛋白功能信息、蛋白稳定信息以及蛋白交互作用信息中的至少一个;其中,目标蛋白表示模型通过多个样本集预先生成,样本集包括样本蛋白序列和样本蛋白序列对应的样本序列信息,样本序列信息包括样本蛋白表示、样本基因本体特征以及样本关系信息,样本关系信息用于表征样本蛋白序列与样本基因本体特征之间的关系。
  • 确定蛋白质信息方法装置可读介质电子设备
  • [发明专利]蛋白特征预处理方法、装置、介质及设备-CN202310010026.3在审
  • 边成;赵家英;李永会 - 抖音视界有限公司
  • 2023-01-04 - 2023-04-07 - G16B15/20
  • 本公开涉及一种蛋白特征预处理方法、装置、介质及设备,所述方法包括:接收待处理的蛋白;根据所述蛋白和训练完成的蛋白特征预处理模型,获得所述蛋白对应的蛋白特征;根据所述蛋白对应的处理类型和所述蛋白特征,确定所述蛋白对应的应用蛋白特征;蛋白特征预处理模型包括共享编码器、蛋白理解解码器和蛋白生成解码器,共享编码器用于对所述蛋白进行特征编码获得编码特征,蛋白理解解码器用于对所述编码特征进行理解解码处理,获得蛋白理解特征,蛋白生成解码器用于对所述编码特征进行生成解码处理,获得蛋白生成特征,所述蛋白特征包括所述编码特征、所述蛋白理解特征和所述蛋白生成特征。
  • 蛋白质特征预处理方法装置介质设备
  • [发明专利]一种蛋白模板库的扩充方法及装置-CN201510938160.5有效
  • 董启文 - 上海珍岛信息技术有限公司
  • 2015-12-15 - 2018-09-14 - G06F19/16
  • 本发明公开了一种蛋白模板库的扩充方法及装置,包括:从已知结构的原始蛋白模板库中选择初始蛋白样本,并通过序列对比算法去除初始蛋白样本中相似度较高的蛋白序列,将最终保留的蛋白序列作为蛋白样本;通过蛋白分子设计算法,设计与蛋白样本相对应的蛋白序列,并将设计的蛋白序列加入原始蛋白模板库,生成初始扩充蛋白模板库;通过序列对比算法去除初始扩充蛋白样本中相似度较高的蛋白序列,将最终保留的蛋白序列作为扩充蛋白模板库,可见,在本实施例中,通过对筛选的蛋白样本进行设计,能扩充现有蛋白模板库,增加模板库中蛋白序列的数量,从而提高蛋白结构预测的精度及准确率。
  • 一种蛋白质模板扩充方法装置
  • [发明专利]蛋白特征的预处理方法、装置、介质及设备-CN202211734281.4在审
  • 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;根据所述蛋白和训练的蛋白特征预处理模型,获得所述蛋白对应的蛋白特征,其中,所述蛋白特征为所述蛋白特征预处理模型中的最后一个特征层输出的特征;其中,所述蛋白特征预处理模型是基于多个蛋白样本训练所得的,每一个所述蛋白样本中包括蛋白集中的多个蛋白以及每一蛋白对应的功能标识,所述蛋白集为多序列比对MSA。由此,由于蛋白特征预处理模型在训练的过程中学习到蛋白集中的进化信息的同时,还能够学习到蛋白的功能知识,则基于模型对蛋白进行特征提取时,能够使得提取到的蛋白特征更准确和丰富。
  • 蛋白质特征预处理方法装置介质设备
  • [发明专利]蛋白组的表面增强拉曼光谱检测方法-CN200610163296.4无效
  • 赵冰;韩晓霞;徐蔚青;赵纯;孙志华 - 吉林大学
  • 2006-12-22 - 2007-07-25 - G01N21/65
  • 本发明属于蛋白分析检测领域,特别涉及一种利用表面增强拉曼光谱在印迹固定化基质上直接对蛋白进行检测的方法。包括处理蛋白样品、提取蛋白组;进行蛋白电泳,将蛋白混合物分离;进行蛋白印迹,将已分离的蛋白转移到固定基质上;进行银溶胶染色,显示出分离的蛋白条带或蛋白点;进行拉曼光谱检测,得到待测蛋白的拉曼指纹图谱等步骤根据蛋白的拉曼指纹图谱,可检测出蛋白组中特定的蛋白。本发明可用于蛋白印迹后,固定基质上蛋白的直接检测,也可用于免疫复合物的检测。本发明在蛋白组研究的高通量检测方面具有巨大的应用潜力,可为蛋白组研究提供新的检测手段。
  • 蛋白质表面增强光谱检测方法
  • [发明专利]蛋白处理方法、设备、存储介质和计算机程序产品-CN202210567709.4在审
  • 兰艳艳;宋宇轩 - 清华大学
  • 2022-05-23 - 2022-09-23 - G16B20/00
  • 本发明涉及蛋白处理技术领域,尤其涉及一种蛋白处理方法、设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括:获取待处理蛋白;根据所述待处理蛋白,生成所述待处理蛋白对应的至少一个自生成蛋白,其中,所述待处理蛋白与所述自生成蛋白为同源蛋白;将至少一个所述自生成蛋白存储至蛋白数据库,以基于所述蛋白数据库中的所述待处理蛋白和/或所述自生成蛋白,对所述待处理蛋白进行结构预测。本发明用以解决现有技术中同源蛋白数量少,导致结构蛋白结构预测结果不准确的缺陷,提高蛋白结构预测性能。
  • 蛋白质处理方法设备存储介质计算机程序产品
  • [发明专利]基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白改造方法-CN202210121706.8在审
  • 张强;秦铭;宫志晨;陈华钧 - 浙江大学杭州国际科创中心
  • 2022-02-09 - 2022-06-28 - G16B5/00
  • 本发明公开了一种基于氨基酸知识图谱和主动学习的蛋白改造方法,包括:基于氨基酸的生化属性构建氨基酸知识图谱;结合氨基酸知识图谱对蛋白数据进行数据增强,得到蛋白增强数据并进行表示学习,得到第一蛋白增强表示;利用预训练蛋白模型对蛋白数据,或蛋白数据和氨基酸知识图谱进行表示学习,得到第二蛋白增强表示;综合第一蛋白增强表示和第二蛋白增强表示,得到蛋白增强表示;以蛋白增强表示作为样本,采用主动学习从样本中筛选代表性样本并进行蛋白性质的人工标注,利用人工标注的代表性样本训练蛋白性质预测模型;利用蛋白性质预测模型进行蛋白改造,能够实现对蛋白的快速准确改造。
  • 基于氨基酸知识图谱主动学习蛋白质改造方法

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