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]直接利用蛋白多序列联配信息构建蛋白结构的方法-CN202011016871.4有效
  • 卜东波;鞠富松;朱建伟 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2020-09-24 - 2023-05-23 - G16B30/00
  • 本发明提出一种直接利用蛋白多序列联配信息构建蛋白结构的方法和系统,包括:使用第一编码器为蛋白多序列联配信息中每个残基位置提取上下文表示作为该残基位置所处的结构环境;使用聚合器根据该结构环境聚合每个残基对编码特征向量,将得到该蛋白多序列联配信息中残基对的聚合特征作为初始关联性;根据所有残基对的全局上下文,使用第二编码器细化该初始关联性,得到该蛋白多序列联配信息中每一个残基对的最终关联性,根据该最终关联性生成该蛋白多序列联配信息中残基间距离,基于该残基间距离构建蛋白的三级结构。本发明直接从多序列联配学习残基间距离,因此可以提高残基间距离预测的精度,显著提高了蛋白空间结构的预测精度。
  • 直接利用蛋白质序列信息构建结构方法
  • [发明专利]一种蛋白组装体及其制备方法-CN201810506122.6有效
  • 牛忠伟;高偲嘉;田野 - 中国科学院理化技术研究所;中国科学院大学
  • 2018-05-24 - 2020-12-11 - C07K14/08
  • 本发明公开一种蛋白组装体及其制备方法。本发明首先公开一种蛋白组装体,该组装体是由氟尾修饰的病毒纳米粒子衣壳蛋白自组装而成的具有囊泡结构蛋白组装体。本发明还公开了上述蛋白组装体的制备方法。本发明蛋白组装体利用病毒纳米粒子自身的自组装特性,通过简便有效的方法实现了蛋白特定位点的修饰,成功制备修饰不同长度氟尾的衣壳蛋白蛋白组装体。本发明蛋白组装体选择氟尾来代替聚合物作为驱动蛋白分子自组装的链段,氟尾不仅具有单分散的分子量和清晰的分子结构,而且可以通过氟氟相互作用形成既疏水又疏油的第三相—氟相。氟尾的引入不会破坏蛋白分子的单分散性,而且可以使组装体在血液循环中具有更好的稳定性。
  • 一种蛋白质组装及其制备方法
  • [发明专利]一种药物筛选方法、装置及电子设备-CN202010704024.0有效
  • 徐挺洋;张吉应;叶菲;荣钰;黄俊洲 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-07-21 - 2021-08-31 - G16B20/00
  • 本发明提供了一种药物筛选方法、装置、电子设备,方法包括:确定分子样本对中的蛋白分子的结构特征和目标分子的结构特征;确定药物筛选模型中的图神经网络的节点信息传递子网络;基于蛋白分子的结构特征,确定药物筛选模型中的图神经网络的边线信息传递子网络;通过药物筛选模型对蛋白分子和目标分子结合;基于蛋白分子和目标分子结合产物的活性实现对药物的筛选,由此,能够有效的通过药物筛选模型表现蛋白图和小分子图的结构特征,实现准确地将蛋白分子和目标分子进行结合,还能够高效地对药物数据库中所包含的数量巨大的蛋白分子和目标分子进行处理,提升药物筛选的效率,节省药物筛选的时间。
  • 一种药物筛选方法装置电子设备
  • [发明专利]基于网络传播的蛋白功能预测方法-CN201911369728.0在审
  • 胡赛;赵碧海;熊慧军;王皓鋆 - 长沙学院
  • 2019-12-26 - 2020-05-12 - G16B20/00
  • 本发明公开了一种基于网络传播的蛋白功能预测方法,包括以下步骤:根据蛋白相互作用网络拓扑结构建立无向加权网络,并将无向加权网络表征为无向图邻接矩阵M;根据蛋白结构域信息和蛋白复合物信息计算得到初始传播距离矩阵MI;根据无向图邻接矩阵M和初始传播距离矩阵MI,迭代地计算蛋白间的网络传播距离以得到网络传播矩阵MP;根据网络传播矩阵MP逐步添加与测试蛋白的邻接节点构成功能模块,多个功能模块构成候选功能列表;对候选功能列表中的候选功能评分、排序,选择排名靠前的若干项功能注释测试蛋白。本发明改进了蛋白功能预测方法研究中多源生物数据的融合方式,降低了相互作用网络中假阳性和假阴性对预测造成的负面影响,大大提高了蛋白功能预测的准确率。
  • 基于网络传播蛋白质功能预测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习和XGBoost的蛋白-蛋白相互作用位点预测方法-CN202110921719.9在审
  • 黄国华;王攀;张桂阳 - 邵阳学院
  • 2021-08-11 - 2021-11-05 - G16B20/30
  • 本发明公开了一种基于深度学习和XGBoost的蛋白蛋白相互作用位点预测方法,包括步骤:根据蛋白的序列信息、进化信息和结构信息编码得到蛋白的局部特征和全局特征,对深度学习模型DeepPPISP超参数进行微调,微调后训练DeepPPISP模型训练后的模型充当特征提取器,将特征提取器的最后第三层的输出视为蛋白的预处理特征向量。将特征提取器得到的预处理特征向量的训练数据输入到XGBoost模型进行10折交叉验证来对XGBoost模型的超参数进行微调,再对微调后的XGBoost模型进行训练,最后利用训练后XGBoost模型来预测未知蛋白的作用位点本发明充分利用蛋白的序列信息、进化信息和结构信息编码后的局部特征和全局特征来提升预测蛋白蛋白相互作用位点的预测效果。
  • 一种基于深度学习xgboost蛋白质相互作用预测方法
  • [发明专利]一种基于蛋白预训练场景下的数据选择方法和装置-CN202211688943.9在审
  • 张强;赖奕璇;陈华钧 - 浙江大学杭州国际科创中心
  • 2022-12-27 - 2023-04-25 - G16B40/00
  • 本发明公开了一种基于蛋白预训练场景下的数据筛选方法和装置,包括:获取蛋白数据,并将每条蛋白数据表征为三维图结构;利用基于图神经网络的图编码模型对每个三维图结构进行编码得到蛋白的隐向量;将数据筛选问题建模为最大覆盖率问题,依据每条蛋白的隐向量与其他蛋白的隐向量之间的距离来定义样本体积,依据样本体积筛选蛋白数据。该方法不加入人的干预,端到端地对蛋白数据进行筛选,通过数据本身的特征指导筛选,保证了筛选的理论合理性和鲁棒性,同时应用场景广泛,在多种数据上都达到最小数据规模和最优表现之间的平衡,将筛选的蛋白数据直接应用到预训练中
  • 一种基于蛋白质训练场景数据选择方法装置

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