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]与CXCR4结合亲和成熟结合蛋白及其应用-CN202011563448.6有效
  • 魏星;周晓欣 - 暨南大学
  • 2020-12-25 - 2022-06-21 - C07K16/28
  • 本发明公开了一种与CXCR4结合亲和成熟结合蛋白及其应用。本发明筛选人的CXCR4亲和成熟结合蛋白文库,得到与CXCR4结合亲和成熟结合蛋白。该结合蛋白是aCX13C6亲和成熟结合蛋白;或是aCX16C1亲和成熟结合蛋白、aCX17D5亲和成熟结合蛋白、aCX20B2亲和成熟结合蛋白和aCX20E5亲和成熟结合蛋白中的至少一种与aCX13C6亲和成熟结合蛋白组合形成的结合蛋白。本发明还公开了上述与CXCR4结合亲和成熟结合蛋白在制备自身免疫病和抗肿瘤药物中的应用。本发明所提供的结合蛋白是人源性的,在人体中无免疫原性,可更好地用于自身免疫病和抗癌药物开发及临床应用。
  • cxcr4结合亲和力成熟蛋白及其应用
  • [发明专利]与CXCR4结合亲和成熟结合蛋白及应用-CN202011564860.X有效
  • 魏星;周晓欣 - 暨南大学
  • 2020-12-25 - 2022-06-24 - C07K16/24
  • 本发明公开了一种与CXCR4结合亲和成熟结合蛋白及应用。本发明筛选人的CXCR4亲和成熟结合蛋白文库,得到与CXCR4结合亲和成熟结合蛋白。该结合蛋白是aCX20E5亲和成熟结合蛋白;或是aCX16C1亲和成熟结合蛋白、aCX17D5亲和成熟结合蛋白、aCX20B2亲和成熟结合蛋白和aCX13C6亲和成熟结合蛋白中的至少一种与aCX20E5亲和成熟结合蛋白组合形成的结合蛋白。本发明还公开了上述与CXCR4结合亲和成熟结合蛋白在制备自身免疫病和抗肿瘤药物中的应用。本发明所提供的结合蛋白是人源性的,在人体中无免疫原性,可更好地用于自身免疫病和抗癌药物开发及临床应用。
  • cxcr4结合亲和力成熟蛋白应用
  • [发明专利]EGFR的亲和成熟结合蛋白及其应用-CN202011564952.8有效
  • 魏星;陈涛 - 暨南大学
  • 2020-12-25 - 2022-06-24 - C07K16/28
  • 本发明公开一种抗人EGFR的亲和成熟结合蛋白及其应用。该亲和成熟结合蛋白是氨基酸序列如SEQ ID NO:1所示的aEG11A6亲和成熟结合蛋白;或是氨基酸序列如SEQ ID NO:2所示的aEG12E2亲和成熟结合蛋白、氨基酸序列如SEQ ID NO:3所示的aEG13E8亲和成熟结合蛋白和氨基酸序列如SEQ ID NO:4所示的aEG22C4亲和成熟结合蛋白中的至少一种与aEG11A6亲和成熟结合蛋白组合形成的结合蛋白。该亲和成熟结合蛋白具有高亲和、高特异性和低免疫原性,并且具有较好的稳定性,结构简单,易于进行工程化改造等优点,可更好地应用于结合蛋白药物的开发。
  • egfr亲和力成熟结合蛋白及其应用
  • [发明专利]EGFR的亲和成熟结合蛋白及应用-CN202011567453.4有效
  • 魏星;陈涛 - 暨南大学
  • 2020-12-25 - 2022-06-24 - C07K16/28
  • 本发明公开了一种抗人EGFR的亲和成熟结合蛋白及应用。该亲和成熟结合蛋白是氨基酸序列如SEQ ID NO:4所示的aEG22C4亲和成熟结合蛋白;或是氨基酸序列如SEQ ID NO:2所示的aEG12E2亲和成熟结合蛋白、氨基酸序列如SEQ ID NO:3所示的aEG13E8亲和成熟结合蛋白和氨基酸序列如SEQ ID NO:1所示的aEG11A6亲和成熟结合蛋白中的至少一种与aEG22C4亲和成熟结合蛋白组合形成的结合蛋白。该亲和成熟结合蛋白具有高亲和、高特异性和低免疫原性,并且具有较好的稳定性,结构简单,易于进行工程化改造等优点,可更好地应用于结合蛋白药物的开发。
  • egfr亲和力成熟结合蛋白应用
  • [发明专利]基于深度学习的抗原亲和预测方法和系统-CN202011506001.5在审
  • 刘宇轩;李京宇;刘耿;李波 - 深圳吉诺因生物科技有限公司
  • 2020-12-18 - 2022-06-21 - G16B15/30
  • 本发明属于人工智能领域,公开了一种基于深度学习的抗原亲和预测方法和预测模型。所述方法包括:(1)获取低聚体‑免疫分子的结合结构的训练数据集,包括亲和;(2)对于每组低聚体‑免疫分子,将低聚体的序列、低聚体的单体位置和免疫分子分别表示为高维向量,并将所述三个高维向量融合成低聚体‑免疫分子的结合结构的向量;(3)利用所述训练数据集中低聚体‑免疫分子的结合结构的向量和亲和数据训练深度神经网络,建立低聚体‑免疫分子亲和预测模型;(4)将所述待测低聚体‑免疫分子的结合结构的向量输入所述抗原亲和预测模型,利用训练的深度神经网络预测所述待测低聚体‑免疫分子结合亲和
  • 基于深度学习抗原亲和力预测方法系统

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