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[发明专利]基于有监督学习检测蛋白质复合物的方法及装置-CN202111558297.X有效
发明人：王荣全;赵贺;马惠敏;储华珍 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于有监督学习检测蛋白质复合物的方法及装置，涉及蛋白质复合物检测技术领域。包括：构建具有权重的蛋白质相互作用网络；在具有权重的蛋白质相互作用网络中检测蛋白质复合物的核；根据有监督学习的蛋白质复合物模型训练方法，训练得到蛋白质复合物检测模型；基于局部搜索策略和构建好的蛋白质复合物检测模型，延伸蛋白质复合物的核形成蛋白质复合物；根据蛋白质复合物检测模型给蛋白质复合物进行打分并过滤掉低分且高度重叠的蛋白质复合物，得到挖掘出的蛋白质复合物。本发明能够进一步提高蛋白质复合物检测方法的精度；提取有效的拓扑特征描述蛋白质复合物；训练得到具有较强鲁棒性的基于有监督学习的蛋白质复合物模型。
基于监督学习检测蛋白质复合物方法装置

[发明专利]一种用于蛋白质复合物识别的多网络联合聚类方法-CN202310212326.X在审
发明人：欧阳乐;刘家瀚 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：本发明针对现有技术的局限性，提出了一种用于蛋白质复合物识别的多网络联合聚类方法，通过联合分析不同状态下的蛋白质相互作用网络，最终得到聚类结果，分别对应网络中的蛋白质复合物，并将来自不同网络的蛋白质复合物划分为共有复合物、部分共有复合物和特有复合物；相比现有的蛋白质复合物识别算法，本发明能够更精准地识别蛋白质复合物且发现蛋白质复合物的空间动态性；实验结果表明，本发明能够联合分析不同状态下的蛋白质相互作用网络，并从中识别出不同的蛋白质复合物
一种用于蛋白质复合物识别网络联合方法

[发明专利]用于预测蛋白质复合物结构的方法、设备、介质及程序产品-CN202310431117.4有效
发明人：许锦波 -专利权人：北京分子之心科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本申请的目的是提供用于预测蛋白质复合物结构的方法、设备、介质及程序产品，该方法包括从蛋白质序列数据库中查询获取目标蛋白质复合物的所有单链MSA，其中，每个单链MSA对应所述目标蛋白质复合物的一个成分链；基于蛋白质语言模型匹配所有单链MSA里面的蛋白质序列，以产生目标蛋白质复合物的MSA；将所述目标蛋白质复合物的MSA输入深度学习模型以获得所述目标蛋白质复合物的预测结构，有效提高蛋白质复合物结构预测的准确性和计算效率
用于预测蛋白质复合物结构方法设备介质程序产品

[发明专利]蛋白质复合物的识别方法-CN201610356036.2在审
发明人：赵军民;魏新红;张凯;张芳芳;杨斌;娄鑫坡;孔玉静 -专利权人：河南城建学院
申请日： 2016-05-26 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开一种蛋白质复合物的识别方法，包括如下步骤：构建带权的蛋白质相互作用网络，其中权值表示编码发生相互作用的蛋白质对应基因的表达模式之间的相似度；基于上述带权的蛋白质相互作用网络，识别蛋白质复合物的核；基于核内蛋白质与非核蛋白质发生相互作用的数量多少和权重大小来为蛋白质复合物的核识别附属蛋白质；以及将识别出的核与识别出的附属蛋白质进行组合，识别为蛋白质复合物。本方法不仅考虑了蛋白质复合物的内部结构，还要利用了编码相互作用蛋白质基因共表达程度高的特性。因此，该方法不仅可以识别具有重叠结构的蛋白质复合物，而且所识别的蛋白质复合物反映了蛋白质复合物的真实内部结构。
蛋白质复合物识别方法

[发明专利]采用果蝇优化方法识别蛋白质复合物-CN201610178586.X有效
发明人：雷秀娟;丁玉连;吴振强;裘国永 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2016-03-25 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：一种采用果蝇优化方法识别蛋白质复合物，由如下步骤组成：将蛋白质相互作用网络转化为无向图、对蛋白质相互作用网络边和结点预处理、构建动态蛋白质相互作用网络、设置参数、形成果蝇的位置、对应果蝇到蛋白质相互作用的网络中、确定初始化果蝇位置、确定果蝇气味浓度、更新果蝇位置、产生蛋白质复合物、过滤蛋白质复合物。该方法考虑了蛋白质网络的动态性、蛋白质复合物内部核心‐附件结构以及蛋白质相互作用网络的局部性和全局性，能准确地识别蛋白质复合物。仿真实验结果表明，正确率、查全率等指标性能较优。与其他聚类方法相比，结合蛋白质网络和蛋白质复合物特性，实现蛋白质复合物识别过程，提高了蛋白质复合物的识别准确率。
采用果蝇优化方法识别蛋白质复合物

[发明专利]一种高效构建人类蛋白质复合物图谱的方法与系统-CN202210330089.2在审
发明人：关佶红;潘玉亮;吕刘正浩;李文根;张毅超;周水庚 -专利权人：同济大学;复旦大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种高效构建人类蛋白质复合物图谱的方法与系统，包括：对初始人类蛋白质相互作用网络进行加边，得到重构后人类蛋白质相互作用网络：计算重构后人类蛋白质相互作用网络中各个边的特征属性；根据边的特征属性以及重构后人类蛋白质相互作用网络，通过预先训练好的边分类模型预测得到边类别；基于边类别以及重构后人类蛋白质相互作用网络，利用预设的图分割算法识别得到人类蛋白质复合物；对人类蛋白质复合物进行滤除，从而得到过滤后人类蛋白质复合物作为最终人类蛋白质复合物，并基于最终人类蛋白质复合物构建人类蛋白质复合物图谱。本发明能够提升复合物识别的精度，以及人类蛋白质复合物图谱的构建效率。
一种高效构建人类蛋白质复合物图谱方法系统

[发明专利]一种从动态和静态蛋白质相互作用网络中挖掘蛋白质复合物的方法-CN201910821860.4有效
发明人：刘桂霞;赵贺;王荣全;宋佳智 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种从动态和静态蛋白质相互作用网络中挖掘蛋白质复合物的方法，包括：步骤一、构建具有权重的动态蛋白质相互作用网络和具有权重的静态蛋白质相互作用网络；步骤二、在具有权重的动态蛋白质相互作用网络和具有权重的静态蛋变质相互作用网络中，识别蛋白质复合物的核；步骤三、根据蛋白质复合物的核，在在具有权重的动态蛋白质相互作用网络和具有权重的静态蛋变质相互作用网络中，基于启发式搜索算法构建蛋白质复合物；步骤四、根据社区模型分数给蛋白质复合物进行打分，舍弃低于平均分的蛋白质复合物，进而得到高于平均分的蛋白质复合物；步骤五、在高于平均分的蛋白质复合物中，分别两两计算相似性，得到最终挖掘出的蛋白质复合物。
一种动态静态蛋白质相互作用网络挖掘复合物方法

[发明专利]一种蛋白质互作网络共定位共表达复合物识别系统及方法-CN202010204246.6在审
发明人：张锦雄;钟诚 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-03-21 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G16B25/00 文献下载
摘要：本发明属于蛋白质复合物识别技术领域，公开了一种蛋白质互作网络共定位共表达复合物识别系统及方法，包括：数据提取模块、矩阵数据生成模块、识别评价模块、核心挖掘模块、附件添加模块、复合物筛选模块。所述蛋白质复合物识别方法包括：将蛋白定位数据、基因表达数据、蛋白质间互作数据及蛋白质GO相似数据按矩阵方式组织；基于核心‑附件结构采用种子扩张策略识别具联合共定位联合共表达蛋白质复合物。本发明从蛋白质相互作用网络中发现蛋白质复合物，不仅有利于理解蛋白质网络的拓扑结构，而且有利于了解复合物所包含的生物意义，对预测未知蛋白质的功能及疾病靶向药物设计也具有相当重要的作用。
一种蛋白质网络定位表达复合物识别系统方法

[发明专利]一种基于生物网络的蛋白质复合物求取方法-CN201610281013.X有效
发明人：田思明;陈志;岳文静;陈雨诗;王宇虹;卜杰;陈志远 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-04-29 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于生物网络的蛋白质复合物求取方法，解决分析生物网络中蛋白质相互作用并求取蛋白质复合物的问题。该方法将蛋白质生物网络构建成图模型，依据给定的种子顶点和蛋白质间的相互作用，结合蛋白质集群适应度和蛋白质顶点适应度的求解方法，分析蛋白质间的相互作用，求解蛋白质复合物。本发明能够形成解决在生物网络中求取蛋白质复合物问题的方案，使蛋白质复合物求取问题在解决过程的准确性和高效性方面得到保障。
一种基于生物网络蛋白质复合物求取方法

[发明专利]基于距离判定的蛋白质复合物识别方法-CN200810030832.2无效
发明人：王建新;李敏 -专利权人：中南大学
申请日： 2008-03-18 - 公布日： 2008-08-20 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于距离判定的蛋白质复合物识别方法，基于对已知蛋白质复合物中蛋白质顶点之间的最短距离一般不超过2的发现，将蛋白质顶点之间的最短距离作为蛋白质复合物识别的一个重要参数，并利用蛋白质顶点与蛋白质复合物之间的作用概率来控制识别的蛋白质复合物的稠密程度本发明实现简单，能够通过蛋白质相互作用网络识别大量已知的具有生物意义的蛋白质复合物，对蛋白质相互作用大规模数据中普遍存在的比例较高的假阳性和假阴性具有很好的健壮性，有效地解决了化学实验成本昂贵，单次识别数量少以及很难识别动态复合物的生物学难题
基于距离判定蛋白质复合物识别方法

[发明专利]一种基于离子液体的膜蛋白质复合物提取方法及其应用-CN201711290343.6在审
发明人：张丽华;褚宏伟;赵宝锋;孙瑞;杨开广;梁振;张玉奎 -专利权人：中国科学院大连化学物理研究所
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： C07K1/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于离子液体的膜蛋白质复合物提取方法及其应用，使用含有离子液体的溶液来提取和溶解细胞中的膜蛋白质复合物，采用免疫沉淀方法获取目标膜蛋白质复合物，并可利用蛋白质免疫印迹法或质谱分析方法检测。该方法既能提高膜蛋白质复合物的提取能力，又能维持膜蛋白质复合物的稳定性，具有胰酶兼容性。本发明可应用于健康和疾病生物体的细胞中的膜蛋白质复合物的分析中。
膜蛋白质复合物离子液体蛋白质免疫印迹法应用健康和疾病生物体细胞获取目标免疫沉淀质谱分析兼容性胰酶溶解检测分析

[发明专利]一种基于节点向量的蛋白质复合物识别方法-CN201810693748.2有效
发明人：杨志豪;刘晓霞 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：一种基于节点向量的蛋白质复合物识别方法，该方法包括以下步骤：S1、采集包含蛋白质交互作用关系的蛋白质对数据集：S2、构建蛋白质交互作用关系网络；S3、网络节点向量化；S4、网络边加权；S5、选取种子节点；S6、种子节点扩张从而形成候选蛋白质复合物子图；S7、过滤候选蛋白质复合物子图并输出最终识别得到的蛋白质复合物子图。本发明适用于从已有的蛋白质交互作用关系中识别蛋白质复合物的工作，不限于蛋白质交互作用关系的来源，能够有效的识别蛋白质复合物，将有助于在蛋白质水平上揭示疾病等生命活动的基本机理。
蛋白质复合物蛋白质交互作用候选蛋白质节点向量种子节点复合物蛋白质水平关系网络生命活动网络节点数据集向量化构建加权过滤蛋白采集输出疾病网络

[发明专利]蛋白质复合物深度多序列比对方法-CN201911290749.3有效
发明人：於东军;刘子;朱一亨 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质复合物深度多序列比对方法，包括：步骤1、蛋白质单体多序列比对搜索，然后基于基因组距离将两个蛋白质单体多序列比对结果进行结合；步骤2、蛋白质单体多序列比对搜索，然后基于物种匹配将蛋白质单体多序列比对结果进行结合；步骤3、蛋白质单体多序列比对搜索，然后基于蛋白质相互作用网络关系将蛋白质单体多序列比对结果进行结合。该方法用于解决预测蛋白质复合物之间的接触图谱问题中由于不能直接从蛋白质复合物序列信息直接构建蛋白质复合物多序列比对而导致不能大规模预测分析蛋白质复合物的接触图谱的问题，该方法具有预测精度高、泛化能力强的优点
蛋白质复合物深度序列方法

[发明专利]基于模糊聚类和基因本体语义相似性的可重叠蛋白质复合物识别方法和系统-CN202110752082.5有效
发明人：胡伦;潘翔宇;周喜;蒋同海;苏小芮 -专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所
申请日： 2021-07-03 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于模糊聚类和基因本体语义相似性的可重叠蛋白质复合物识别方法和系统，包括网络构建模块、数据预处理模块、参数定义模块、模型构建模块、模型求解模块、蛋白质复合物识别模块以及结果展示模块，通过综合考量蛋白质相互作用网络中蛋白质间的相互作用关系和蛋白质间的基因本体语义相似性来实现蛋白质复合物识别本发明直接作用于蛋白质相互作用网络，能够识别网络中的可重叠蛋白质复合物，效果准确度高，能够有效解决蛋白质相互作用网络中的蛋白质复合物识别问题。
基于模糊基因本体语义相似性重叠蛋白质复合物识别方法系统

[发明专利]蛋白质-蛋白质结合亲和力预测方法、计算机和存储介质-CN202210006382.3在审
发明人：杨雍逍;王攀;朱宝亭 -专利权人：香港中文大学（深圳）
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种蛋白质‑蛋白质结合亲和力的预测方法，包括：获取蛋白质‑蛋白质复合物的结构信息，并根据所述结构信息计算所述蛋白质‑蛋白质复合物中原子的表面信息和界面信息；按照氨基酸类型将所述蛋白质‑蛋白质复合物中原子的表面信息和界面信息进行划分；通过线性模型、非线性模型、混合模型以及神经网络模型按照所述界面信息和表面信息对亲和力的不同贡献进行整合，得到所述蛋白质‑蛋白质复合物中多个原子的亲和力信息。
蛋白质结合亲和力预测方法计算机存储介质

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