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[发明专利]基于图神经网络的蛋白质相互作用位点预测方法及系统-CN202211231553.9有效
发明人：柳军涛;吴昊楠;韩济蕴 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明属于生物信息技术领域，具体公开了一种基于图神经网络的蛋白质相互作用位点预测方法及系统，方法包括：为蛋白质构造一个无向图；将无向图中的每条边变为两条有向边，为每条有向边添加权值，得到基于距离的加权有向图，并计算加权矩阵；提取设定的蛋白质特征，生成特征矩阵；基于去除非表面氨基酸后的特征矩阵、加权矩阵、无向图和加权有向图，利用图神经网络，得到蛋白质相互作用位点预测结果。本发明通过加权有向图卷积来聚合空间局部信息和全局信息，添加改进的图注意层来驱动预测位点形成一个连续区域，能够实现蛋白质‑蛋白质相互作用位点的准确预测。
基于神经网络蛋白质相互作用预测方法系统

[发明专利]基于多层网络表示学习的药物靶标相互作用预测方法-CN202010600359.8在审
发明人：鱼亮;尚奕帆 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层网络表示学习的药物靶标相互作用预测方法，主要解决现有技术预测准确率低的问题。其方案是：从药物和蛋白质数据库中下载数据，分别构建药物和蛋白质的多层相似性网络；对这两种相似性网络分别计算其扩散状态，并分别整合各自扩散状态得到药物和蛋白质的特征向量；将已知的药物靶标相互作用数据作为监督信息，把药物和蛋白质特征向量投入到同一药物靶标空间中，使用双线性函数分别得到药物和蛋白质的投影矩阵；根据这两个投影矩阵得到药物靶标相互作用的预测得分矩阵并对其排名；把排名靠前的8对未知药物靶标对视作潜在的药物靶标相互作用本发明提高了药物靶标相互作用的预测准确率，可用于预测药物靶标对的候选。
基于多层网络表示学习药物靶标相互作用预测方法

[发明专利]基于解旋酶检测DNA与蛋白质相互作用的方法-CN201810437177.6在审
发明人：滕翠娟;徐春华;李明 -专利权人：中国科学院物理研究所
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明提供一种用于检测DNA与蛋白质相互作用的方法，所述方法基于解旋酶，通过DNA分子长度的变化，确定蛋白质在发卡DNA上的结合位点。与现有技术相比，本发明的方法为单分子操作，直观反映蛋白质分子和DNA分子的相互作用；本方法的精确率很高，达到一个碱基对；本发明的方法还可以检测DNA与蛋白质的各个结合位点的结合强度的强弱；所述方法所需要的DNA和蛋白质的用量很少。
蛋白质结合位点蛋白质相互作用蛋白质分子发卡DNA 单分子解旋酶检测碱基直观强弱

[发明专利]批准预测装置、批准预测方法及计算机可读记录介质-CN201380050955.1有效
发明人：蒂亚哥·乔斯·达席尔瓦洛佩斯;北野宏明;河冈义裕 -专利权人：独立行政法人科学技术振兴机构
申请日： 2013-09-27 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： C40B30/02 文献下载
摘要：本发明的批准预测装置、批准预测方法计算构成蛋白质相似性网络的蛋白质的中心性尺度即相似性中心性尺度，计算构成蛋白质间相互作用网络的蛋白质的中心性尺度即相互作用中心性尺度，使用将各药剂的批准属性、相似性中心性尺度的各药剂的每个靶标的合计值以及平均值、和相互作用中心性尺度的各药剂的每个靶标的合计值以及平均值作为训练数据的分类器，来计算将验证对象的化合物分类为不批准的药剂的概率即否决得分，输出否决得分。
批准预测装置方法以及程序

[发明专利]基于支持向量机的蛋白质与核酸相互作用在线预报方法-CN200910053871.9无效
发明人：袁友浪;陆文聪;刘亮;钮冰;彭淳容 -专利权人：上海大学
申请日： 2009-06-26 - 公布日： 2010-01-20 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机对蛋白质与核酸相互作用在线预报方法，该方法包括如下步骤：1.建立蛋白质序列数据集的训练样本集；2.蛋白质序列数据集转换；3.支持向量机训练生成的蛋白质特征数据集；4.需要预报蛋白质序列的读入、数据转换及蛋白质与核酸相互作用分类类型在线预报。该方法能实现对未测出是否与核酸作用的蛋白质是否与核酸作用，验证结果表明，对与rRNA、RNA、DNA作用蛋白质的10折交叉验证预报准确率分别达到93.75％、83.41％、81.85％。外部测试集验证所得模型分别有93.8％、84.2％、81.9％的预测正确率，在线预报时，用户只需在预报网页界面提供要预报的蛋白质序列，对其数据转换，完成支持向量机的训练和目标类型的预报，输出预报结果。
基于支持向量蛋白质核酸相互作用在线预报方法

[发明专利]一种miRNA调控蛋白质相互作用网络的miRNA靶蛋白预测方法-CN201611192397.4在审
发明人：邹小勇;钟文倩;李占潮;戴宗 -专利权人：广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学;广东药科大学
申请日： 2016-12-21 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种miRNA调控蛋白质相互作用网络的miRNA靶蛋白预测方法，包括如下步骤首先构建三个子网络基于HIPPIE的人类蛋白质‑蛋白质相互作用网络、基于mirTARbase的miRNA‑靶蛋白网络和基于靶蛋白重叠构造的miRNA‑miRNA网络；然后根据蛋白质的获得号和miRNA分子在miRbase数据库中的ID号，合并三个子网络，构建融合的miRNA‑靶蛋白关联关系网络；最后基于牵连犯罪原则，表征miRNA‑靶蛋白的关联特征，使用随机森林构建分类预测模型，预测潜在miRNA与靶蛋白相互作用关联关系。本发明方法能更好地研究miRNA调控靶蛋白的多对多关系，具有较好的应用价值。
一种 mirna 调控蛋白质相互作用网络蛋白预测方法

[发明专利]一种快速鉴定与蛋白相互作用的小分子代谢物配体的方法-CN202310750271.8在审
发明人：张斌;何宝玉;闫玉刚;别庆丽;赵柔;王森;田东兴 -专利权人：济宁医学院附属医院
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明提供了一种快速鉴定与蛋白相互作用的小分子代谢物配体的方法，属于生物医药技术领域。一种快速鉴定与蛋白相互作用的小分子代谢物配体的方法，将待测样品和抗蛋白质的抗体混合进行免疫共沉淀反应，采用有机溶剂萃取方法分离共沉淀物中小分子代谢物，采用高分辨质谱靶向定量检测所述蛋白质结合的小分子代谢物，当检测到小分子代谢物时，说明小分子代谢物与蛋白质存在相互作用。本发明的方法具有快速准确的特点，并且可实现高通量的检测，能够满足大批量筛选与靶标蛋白具有相互作用的代谢物，为验证小分子代谢物与蛋白质的相互作用提供了有效手段，并且小分子代谢物作为别构剂调控蛋白的结构，从而为蛋白的别构调控提供新手段
一种快速鉴定蛋白相互作用分子代谢物方法

[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]多链嵌合抗原受体及其用途-CN202010072106.8有效
发明人：史其萍;江雯;贺小宏;任江涛;王延宾;韩露 -专利权人：南京北恒生物科技有限公司
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： C07K19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种多链嵌合抗原受体，其包含：（a）嵌合受体，所述嵌合受体包含第一蛋白质相互作用结构域、跨膜结构域和胞内信号传导结构域；和（b）Fc融合多肽，所述Fc融合多肽包含抗原结合区、第二蛋白质相互结构域和Fc区，其中所述第一蛋白质相互作用结构域能够和第二蛋白质相互作用结构域特异性结合。
嵌合抗原受体及其用途

[发明专利]预测个体化癌转移途径，转移生物学介质和转移阻滞治疗-CN201780020483.3在审
发明人： G·H·西沃;S·阿塞法;G·A·斯托洛维茨基 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2017-02-16 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：用于预测转移的计算机实现的方法可以包括接收至少一种被破坏的癌症基因的指示；查询代表基因‑基因或蛋白质‑蛋白质相互作用网络的数据以确定所接收基因的位置，其中代表基因‑基因或蛋白质‑蛋白质相互作用网络的数据包括将基因或蛋白质表示作为网络的节点，将基因或蛋白质之间的功能或物理相互作用表示作为网络的边的数据；从所接收基因在网络中的位置到至少一个参与至少一个组织类型、器官或身体部位转移的至少一个基因的位置遍历代表特定于一种癌症的基因‑基因或蛋白质‑蛋白质相互作用网络的数据；确定所接收基因与参与一个组织类型、器官或身体部位转移的至少一个基因之间的网络中的至少一条最短路径；基于至少一个确定的路径产生对组织类型、器官或身体部位的转移的预测；和产生输出显示
基因身体部位组织类型蛋白质蛋白质相互作用网络器官预测癌症计算机实现生物学介质癌症基因路径产生输出显示数据包括最短路径个体化癌转移遍历阻滞查询扩散治疗

[发明专利]用于核酸分析的多价结合组合物-CN202080042516.6在审
发明人：锡南·阿尔斯兰;莫利·何;马修·克林格;杰克·勒维厄;迈克尔·普雷维特;赵军花;张夙;泰勒·洛佩兹 -专利权人：元素生物科学公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： C12Q1/6869 文献下载
摘要：多价结合组合物允许将可检测信号定位到生化相互作用的活性区域，例如蛋白质‑蛋白质相互作用、蛋白质‑核酸相互作用、核酸杂交或酶促反应的位点，并且可用于鉴定在聚合酶反应过程中掺入延长核酸链中的碱基的位点，并为测序和基于阵列的应用提供改进的碱基鉴别
用于核酸分析结合组合

[发明专利]一种基于最小生成树Prim的蛋白质复合物识别方法-CN202010378184.0有效
发明人：梁冰;吕嘉庆 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于最小生成树Prim的蛋白质复合物识别方法。本发明方法，包括：S1、计算蛋白质相互作用关系网中蛋白质节点的度，识别蛋白质相互作用关系网的蛋白质簇；S2、采用Prim生成树，对识别出的蛋白质簇进行扩展；S3、采用内聚性方法，判断每次扩展后的蛋白质簇的内聚性；S4、若蛋白质簇的内聚性增加，则继续扩展；若蛋白质簇的内聚性减小，则撤回此次扩展，并将此次扩展前的蛋白质节点加入到蛋白质簇中，得到蛋白质复合物集合。本发明提出的蛋白质识别方法能够对蛋白质复合物进行精准预测，识别正确率高。精准的蛋白质复合物识别能够有效的识别导致疾病的蛋白质复合物，为疾病的根源提供线索，为识别疾病基因和研发新的药物靶点提供依据。
一种基于最小生成 prim 蛋白质复合物识别方法

[发明专利]向量模型训练方法、负样本生成方法、介质及设备-CN202280000001.9在审
发明人：张振中 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取多个RNA序列和多个蛋白质序列；向量化多个RNA序列，得到多个RNA第一向量；向量化多个蛋白质序列，得到多个蛋白质第一向量；根据RNA第一向量和蛋白质第一向量确定RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用；计算任意两个RNA序列之间的距离，得到多个RNA‑RNA对的相似度；计算任意两个蛋白质序列之间的距离，得到多个蛋白质‑蛋白质对的相似度；根据RNA序列和蛋白质序列之间的相互作用、RNA‑RNA对的相似度和蛋白质‑蛋白质对的相似度对向量模型进行训练，并利用训练好的向量模型生成目标负样本。
向量模型训练方法样本生成介质设备

[发明专利]与天然变性蛋白质结合的化合物及其筛选方法-CN201180008060.2无效
发明人：小路弘行 -专利权人：株式会社棱镜生物实验室
申请日： 2011-02-02 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G01N33/53 文献下载
摘要：对于以转录因子为首的具有多个不规则序列的蛋白质进行了调整蛋白质·蛋白质相互作用的低分子化合物的筛选，但几乎无法获得具有充分活性的低分子化合物。本发明人发现在调整天然变性蛋白质与协同蛋白的相互作用的蛋白质的筛选中，通过着眼于不规则序列进行筛选、进而从具有拟肽骨架且具有肽侧链或与其相类似侧链的拟肽化合物中选择候选化合物，可以高效地选择调整天然变性蛋白质活性的化合物
天然变性蛋白质结合化合物及其筛选方法

[发明专利]新型降解相关相互作用的检测-CN202080094265.6在审
发明人： N·克雷;S·利文斯 -专利权人：奥里尼斯生物科学股份有限公司;奥里尼斯生物科学私人有限公司
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： C12N15/62 文献下载
摘要：本发明涉及使用诱饵和猎物系统检测和鉴定蛋白质‑蛋白质或蛋白质‑小分子相互作用的方法。它还涉及用于本文所述方法的诱饵和猎物蛋白、小分子和构建体。
新型降解相关相互作用检测

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