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[发明专利]NKp46结合蛋白的可变区-CN201680082632.4有效
发明人：劳伦特·戈捷;纳迪娅·安塞里斯;阿丽亚娜·莫雷尔;本杰明·罗西 -专利权人：依奈特制药公司
申请日： 2016-12-20 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： C07K16/28 文献下载
摘要：提供了结合NKp46的免疫球蛋白可变区，以及包含可变区的蛋白质如抗体和多特异性蛋白质。该蛋白质可以结合并特异性地重引导NK细胞裂解目标靶细胞。该蛋白质在治疗疾病尤其是癌症或感染性疾病中具有效用。
nkp46 结合蛋白可变

[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]一种基于深度学习的蛋白质药物结合位点预测方法-CN201910839108.2在审
发明人：魏志强;李臻;江明建;张树刚;孟美 -专利权人：中国海洋大学;青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2020-07-21 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的蛋白质药物结合位点预测方法，包括如下步骤：步骤1、选取蛋白数据库中的若干蛋白质形成训练集，若干蛋白质形成验证集，若干蛋白质形成测试集，其中训练集用于训练模型的训练；步骤2、训练后的训练模型对蛋白质数据库进行特征提取和标签提取，获取数据，完成神经网络的训练，得到预测模型；步骤3、将新的蛋白质输入预测模型中，进行结合位点位置的定位和预测，借此，本发明具有综合考虑结合位点形成因素，基于深度学习进行结合位点的定位和预测的优点。
一种基于深度学习蛋白质药物结合预测方法

[发明专利]序列预测方法、装置、介质及电子设备-CN202211401671.X在审
发明人：边成;李永会 -专利权人：抖音视界有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种序列预测方法、装置、介质及电子设备，所述方法包括：接收目标蛋白质结构；将目标蛋白质结构输入训练的序列预测模型，获得目标蛋白质结构对应的氨基酸序列；序列预测模型是基于多个蛋白质样本、以及多个蛋白质样本对应的功能知识关系图训练所得的，每一蛋白质样本中包括训练蛋白质结构以及训练蛋白质结构对应的训练氨基酸序列，功能知识关系图指示了蛋白质结构和蛋白质功能之间的关联关系。由此，在对序列预测模型的训练过程中能够结合蛋白质结构具有的蛋白质功能，提高该训练所得的模型预测未知但是具有类似功能的蛋白质氨基酸序列的泛化能力，提高获得的氨基酸序列的准确度。
序列预测方法装置介质电子设备

[发明专利]预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111424256.1在审
发明人：曹丕;陈丹丹 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本申请实施例通过第一预测模型，对核酸序列信息、第一结构信息、蛋白序列信息及第二结构信息进行预测处理，以得指示目标核糖核酸序列与目标蛋白质是否发生相互结合作用的预测结果，由于第一结构信息可以包括二级结构的碱基游离配对信息，二级结构中碱基游离配对情况对RNA与蛋白质间的作用力有影响，进而影响RNA与蛋白质是否发生相互结合；第二结构信息包括蛋白质侧链扭转角信息和/或蛋白质侧链能量分数信息，蛋白质侧链扭转角信息以及蛋白质侧链能量分数信息影响蛋白质与RNA相互结合作用的趋向和相互结合作用时的构象，因此，可以得到更为准确的预测结果。
预测方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]ANTI-PD-1抗体及其用途-CN202280013661.0在审
发明人：朴兴禄;裵铜球;韩成镐;朴采圭;尹明珍;金慧美;曺银枝;金京珍;金慈盈 -专利权人：基诺富公司
申请日： 2022-02-03 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： C07K16/28 文献下载
摘要：本公开内容涉及一种结合至程序性细胞死亡‑1(PD‑1)蛋白质的蛋白质结合剂、抗体、其抗原结合片段。本公开内容提供额外对本公开内容的蛋白质结合剂、抗体、其抗原结合片段进行加密的多核苷酸序列、包含其的载体、宿主细胞。另外，本公开内容提供包含本公开内容的蛋白质结合剂、抗体、其抗原结合片段的药学组成物、试剂盒。
anti pd 抗体及其用途

[其他]生产肽的方法-CN86107784无效
发明人：前田进;古泽满;丸本恭正;堀内正;佐藤嘉生;佐伯欣之 -专利权人：第一制药株式会社
申请日： 1986-11-14 - 公布日： 1987-06-03 - 主分类号： C12N15/00 文献下载
摘要：提供一种重组体病毒，即在家蚕核多角体病毒DNA的多角体蛋白质一编码结构基因区段中，具期望的蛋白质的结构基因的重组体家蚕核多角体病毒，所述基因与全部或部分多角体蛋白质一编码结构基因连接，其间插入或不插入连接子碱基序列在蚕体或蚕体的衍生细胞中繁殖上述病毒，生产一种由期望的蛋白质及全部或部分多角体蛋白质结合成的融合蛋白质，当其结合时，插入或不插入连接子氨基酸或肽。所期望的蛋白质由在连接位点上分割或分解融合蛋白质而得到。
生产方法

[发明专利]NKp46结合蛋白的可变区-CN202210862118.X在审
发明人：劳伦特·戈捷;纳迪娅·安塞里斯;阿丽亚娜·莫雷尔;本杰明·罗西 -专利权人：依奈特制药公司
申请日： 2016-12-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： C07K16/28 文献下载
摘要：本发明公开了NKp46结合蛋白的可变区。具体地，提供了结合NKp46的免疫球蛋白可变区，以及包含可变区的蛋白质如抗体和多特异性蛋白质。该蛋白质可以结合并特异性地重引导NK细胞裂解目标靶细胞。该蛋白质在治疗疾病尤其是癌症或感染性疾病中具有效用。
nkp46 结合蛋白可变

[发明专利]细胞-CN201680030192.8有效
发明人： M.普莱;S.科多巴;S.托马斯;K.孔 -专利权人：奥托路斯有限公司
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： C12N5/10 文献下载
摘要：本发明涉及细胞，其包含嵌合抗原受体(CAR)和信号传导修饰蛋白，所述信号传导修饰蛋白选自以下之一：(i)截短的蛋白质，其包含来自与磷酸化的基于免疫受体酪氨酸的激活基序(ITAM)结合的蛋白质的SH2结构域，但缺少激酶结构域；(ii)截短的蛋白质，其包含来自与磷酸化的基于免疫受体酪氨酸的抑制基序(ITIM)结合的蛋白质的SH2结构域，但缺少磷酸酶结构域；(iii)融合蛋白质，其包含(a)来自与磷酸化的基于免疫受体酪氨酸的激活基序(ITAM)结合的蛋白质的SH2结构域，或来自与磷酸化的基于免疫受体酪氨酸的抑制基序(ITIM)结合的蛋白质的SH2结构域；和(ii)异源结构域。
细胞

[发明专利]一种基于投影邻域非负矩阵分解的lncRNA蛋白质关联预测方法-CN201910664021.6有效
发明人：蒋兴鹏;马英钧;吴倩 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于投影邻域非负矩阵分解的lncRNA蛋白质关联预测方法，首先，根据lncRNA序列、lncRNA表达谱数据、蛋白质序列、蛋白质的GO功能注释数据以及lncRNA和蛋白质的交互网络，计算得到多种lncRNA特征、蛋白质特征、lncRNA相似矩阵和蛋白质相似矩阵。其次，将多种lncRNA相似网络进行融合得到整合的lncRNA相似网络，将多种蛋白质相似网络进行融合得到整合的蛋白质相似网络。最后，结合整合的lncRNA(蛋白质)相似网络和多种lncRNA(蛋白质)特征，提出了一种特征投影的邻域非负矩阵分解算法来预测lncRNA蛋白质的潜在交互。本发明不仅能准确的预测新的lncRNA蛋白质交互，同时还可以预测没有关联任何lncRNA(蛋白质)的新的蛋白质(lncRNA)，有效的避免了生物化学实验导致的高人力物力消耗。
一种基于投影邻域矩阵分解 lncrna 蛋白质关联预测方法

[发明专利]构建植物蛋白质互作网络的方法-CN201510697708.1在审
发明人：张利达;刘诗薇;刘奕慧 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2015-10-23 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：一种构建植物蛋白质互作网络的方法，该方法将蛋白质结构与非结构特征相结合，利用随机森林算法训练蛋白质互作模型，并用训练后的蛋白质互作分类器对植物蛋白质相互作用关系进行预测，而后构建植物蛋白质相互作用关系网络与现有方法相比，该方法极大地提高了植物蛋白质相互作用关系预测的准确性。
构建植物蛋白质网络方法

[发明专利]负调节抗性C3转化酶-CN97193318.9无效
发明人： T·C·法里斯;R·A·哈里森 -专利权人：艾姆特兰有限公司
申请日： 1997-03-04 - 公布日： 1999-04-21 - 主分类号： C12N15/12 文献下载
摘要：描述了天然补体途径蛋白质,这些蛋白质被修饰得能够形成负调节抗性C3转化酶,所说的修饰的蛋白质优选的是一种修饰的人类C3蛋白质。也提供了编码这些蛋白质的DNA序列以及DNA构建体。也描述了包含这些蛋白质和特异性结合部分的缀合体,例如抗体。同样也描述了这些蛋白质和/或缀合体在治疗中的用途。
调节抗性 c3 转化

[发明专利]使用机器学习技术基于模板蛋白质序列来生成蛋白质序列-CN202080085809.2在审
发明人：杰里米·马丁·谢弗;蒂莱利·阿米默;兰德尔·罗伯特·凯切姆;亚历克斯·泰勒 -专利权人：贾斯特-埃沃泰克生物制品有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：描述了使用机器学习技术基于模板蛋白质的氨基酸序列来生成目标蛋白质的氨基酸序列的系统和技术。可以基于限制可以对模板蛋白质的氨基酸序列进行的修饰的数据来生成目标蛋白质的氨基酸序列。在说明性示例中，模板蛋白质可以包括由非人的哺乳动物产生的结合至抗原的抗体，并且目标蛋白质可以对应于具有与模板抗体的结合区具有至少阈值量的同一性的区域的人抗体。生成式对抗网络可以用于产生目标蛋白质的氨基酸序列。
使用机器学习技术基于模板蛋白质序列生成

[发明专利]一种蛋白质芯片玻璃载体的制备方法-CN200910019530.X无效
发明人：陈克正;单妍;于娜 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2009-09-30 - 公布日： 2010-03-17 - 主分类号： G01N33/552 文献下载
摘要：本发明涉及一种蛋白质芯片玻璃载体的制备方法，属于生物检测技术领域。本发明制备方法首先以LB法或简单提拉法在预处理后的玻片表面铺上聚苯乙烯微球单层膜，再用有机硅烷对其进行进一步的修饰，干燥后即可获得蛋白质芯片玻璃载体。本发明利用氨基、巯基与蛋白质间的共价键作用实现与蛋白质的牢固结合。本发明制备的蛋白质芯片玻璃载体蛋白质固定率高，可达96％；信噪比高，可达2.98；芯片与蛋白质结合牢固。
一种蛋白质芯片玻璃载体制备方法

[发明专利]低变应原性蛋白质变体-CN99812804.X无效
发明人： E·L·洛根;A·A·奥尔森;S·厄恩斯特 -专利权人：诺沃奇梅兹有限公司
申请日： 1999-10-12 - 公布日： 2001-12-05 - 主分类号： C07K1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种筛选与亲本蛋白质相比免疫原性降低的蛋白质变体的方法,其包括下列步骤用抗任一目的蛋白质的抗体筛查随机肽展示包装文库;对抗体结合肽的氨基酸序列或编码抗体结合肽的DNA序列测序;通过反应性肽序列的序列对比鉴定表位模式;表位模式在亲本蛋白质一级结构和三维结构上的定位;确定包括距表位氨基酸5之内的氨基酸并影响抗体与表位结合的表位区;通过编码亲本蛋白质的DNA序列的遗传工程突变,改变定位的表位模式或限定亲本蛋白质表位区的氨基酸而不损害该蛋白质的功能性,方法是利用现有的表位数据库去除可产生新的表位模式或复制现有表位模式的氨基酸置换;将突变DNA序列导入合适的宿主中,培养该宿主并表达该蛋白质变体;和用亲本蛋白质作为参照评价该蛋白质变体的免疫原性。本发明还涉及该蛋白质变体及其用途,以及产生该蛋白质变体的方法。
低变应原性蛋白质变体