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[发明专利]博舒替尼在抑制i-motif结构上的应用-CN202211353936.3在审
发明人：牛康康;张楮;李远利;冯启理 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： A61K31/496 文献下载
摘要：本发明公开了博舒替尼在抑制i‑motif结构上的应用，所述i‑motif结构包括体内环境产生的i‑motif结构和体外环境产生的i‑motif结构。所述博舒替尼的有效浓度为0.5～50μM。本发明首次发现了博舒替尼能够在体内和体外环境中抑制i‑motif结构的产生和对i‑motif结构具有破坏效果，从而可以有效用于抑制原癌基因的表达或破坏原癌基因的表达，为i‑motif结构相关疾病的治疗提供了新的思路
博舒替尼抑制 motif 结构应用

[发明专利]一种鉴别凸颅鼢鼠物种的试剂盒及方法-CN202110944098.6在审
发明人：蔡振媛;张同作;张毓;张婧捷;宋鹏飞;高红梅;江峰;汪海静;刘道鑫;李斌;徐波;侯陆一 -专利权人：中国科学院西北高原生物研究所
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： C12Q1/6888 文献下载
摘要：本发明提供了一种鉴别凸颅鼢鼠的试剂盒，包括检测待检物种的如下14个SNP位点的试剂：12S rRNA基因中的SEQ ID NO:5所示保守motif序列的第37位，SEQ ID NO:6所示保守motif序列的第18位，SEQ ID NO:7所示保守motif序列的第33位，SEQ ID NO:8所示保守motif序列的第7位，SEQID NO:11所示保守motif序列的第47位，SEQ ID NO:13所示保守motif序列的第1位、第2位，SEQ ID NO:14所示保守motif序列的第4位，SEQ ID NO:15所示保守motif序列的第25位；16S rRNA基因中的SEQ ID NO:9所示保守motif序列的第33位，SEQ ID NO:10所示保守motif序列的第34位，SEQ IDNO:12所示保守motif序列的第35位，SEQ ID NO:16所示保守motif序列的第22
一种鉴别凸颅鼢鼠物种试剂盒方法

[发明专利]基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法-CN202010084931.X有效
发明人：赵丹枫;黄冬梅;黄雁玲;林俊辰;宋巍 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供一种基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法，包括步骤：S1：采集一时间序列数据；S2：基于PM_Motif方法对所述时间序列数据进行motif提取；S3：基于AR_TSM方法的时间序列motif关联规则挖掘；S4：利用衡量指标RM衡量规则预测性能。本发明的一种基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法，实现了保留原始信息的motif的精准快速提取；保证了规则的一致性，并可避免虚拟规则的产生。
基于 ar_tsm 时间序列 motif 关联规则挖掘方法

[发明专利]一种T细胞受体序列motif组合识别检测方法、存储介质及设备-CN202110536816.6有效
发明人：王嘉寅;何欣诺;朱晓燕;秦秀昕;徐颖;张选平;赖欣 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种T细胞受体序列motif组合识别检测方法、存储介质及设备，构建Tumor‑Health矩阵和Tissue‑Blood矩阵作为输入矩阵；以motif组合的类内类间距离可分性作为优化目标函数；设计双种群遗传算法，对输入矩阵中的每一motif列和label列进行相关性分析，采用点二列相关性作为衡量motif列和label列是否相关的指标；以优化目标函数作为算法优化目标，利相关性指标对输入矩阵的motif进行初步筛选，过滤掉不相关的motif列，通过遗传算法进行迭代计算，得到两组种群的优势解，取两组种群中适应度排前三的染色体作为最优解，并解码成为对应的motif集合，取对应集合的交集作为最终挖掘出的motif，完成识别检测。
一种细胞受体序列 motif 组合识别检测方法存储介质设备

[发明专利]血样Motif特征提取方法及癌症早筛模型构建方法-CN202210506566.6有效
发明人：李根;李莹;侯光远;陈钊;何轩;万冲;丁凤;王占东;许军普;付原;张峰 -专利权人：北京雅康博生物科技有限公司;嘉兴雅康博生物技术有限公司;北京莲和医学检验实验室有限公司;浙江清华长三角研究院
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明提供一种血样Motif特征提取方法及癌症早筛模型构建方法，该方法不仅可以获取多种Motif特征，增加了Motif特征的多样性，还可以提高后续基于Motif特征构建的癌症早筛模型的筛查准确性，增加筛查结果的可靠性
血样 motif 特征提取方法癌症模型构建

[发明专利]一种i-motif杂交分子及其制备方法和应用-CN201911393323.0有效
发明人：李涛;史丽丽 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： C12N15/11 文献下载
摘要：本发明涉及生物成像技术领域，公开了一种i‑motif杂交分子及其制备方法和应用。本发明所述i‑motif杂交分子在i‑motif的5’端或3’端连接有NGGA四碱基组的平行双链，所述平行双链通过四碱基组间的G‑G、A‑A之间的氢键连接，其中N为碱基A、G、C或T并位于i‑motif本发明通过给双分子i‑motif四链结构嫁接一个由同源碱基对G‑G、A‑A组成的超短平行双链，设计出普适性较好的高效结合硫黄素及其衍生物等荧光配体的新型i‑motif杂交分子结构，并将其作为信号读出体系
一种 motif 杂交分子及其制备方法应用

[发明专利]一种基于差分隐私的局部高阶图聚类方法-CN201910490628.7在审
发明人：李蜀瑜;边锦;曹菡 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于差分隐私的局部高阶图聚类方法，该方法的具体步骤为：利用局部高阶网络子图Motif的结构，将原始社交网络转化成基于Motif的邻接矩阵，基于Motif网络子图结构的多样性，对生成的Motif邻接矩阵中的权重设置一定的阈值，并对在阈值范围内的权重进行拉普拉斯噪声扰动，实现对社交网络子图的隐私保护；为了提升随机游走算法运行的效率，采用近似热核页面排名种子算法，对扰动后的Motif矩阵进行随机游走
高阶邻接矩阵社交网络网络子图扰动聚类隐私矩阵随机游走算法聚类集合权重设置随机游走向量计算隐私保护种子算法权重页面噪声近似切割集合多样性输出转化

[发明专利]一种基于网络Motif的软件稳定性评估方法-CN201310750657.5有效
发明人：胡昌振;单纯;黄龙;赵小林;胡晶晶 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2013-12-31 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明是一种基于网络Motif的软件稳定性评估方法，对软件系统的稳定性进行分析，找到网络Motif片段对软件稳定性的影响。一种基于网络Motif的软件稳定性评估方法，首先提取软件的源代码，将源代码抽象出类图，再将类图抽象成为有向图，然后根据基本网络Motif片段对有向图进行分析，测定该软件的原始指标数值，其次对有向图中基本网络Motif片段进行破坏，最后测定破坏后的数值；根据破坏前与破坏后的数值进行分析比较，判断该软件在经受不同类型的打击破坏下，软件功能上、结构上的稳定性。
一种基于网络 motif 软件稳定性评估方法

[发明专利]一种基于motif和网络嵌入的链路预测方法-CN201811362589.4在审
发明人：徐博;王雷;于硕;刘嘉莹;夏锋 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明属于图挖掘技术领域，提供了一种基于motif和网络嵌入的链路预测方法，首先依据更高阶网络结构motif重新定义节点的一阶和二阶相似性；然后设计参数共享的多编码器模型，如图所示。该模型每次输入一个motif内所有节点的邻居信息，并在产生的向量表示处添加一阶相似性约束条件，即最小化一个motif内两两节点的嵌入向量的欧式距离。为了防止模型在训练时过拟合，该方法设计了一种基于motif的负采样方法，其目的在于在有噪声的情况下辨别出哪些节点可以组成一个motif。
链路预测嵌入的一阶嵌入网络节点相似性相似性约束多编码器高阶结构邻居信息欧式距离设计参数网络结构向量表示重新定义成对的路预测最小化采样对链二阶高阶两节拟合向量噪声辨别共享挖掘

[发明专利]一种筛选与转录因子A相互作用的motif方法-CN202111407922.0在审
发明人：朱也 -专利权人：南京瑞源生物技术有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： C12N15/81 文献下载
摘要：本发明涉及转录因子技术领域，且公开了一种筛选与转录因子A相互作用的motif方法包含诱饵克隆：pGADT7‑A、诱饵载体：pGADT7、文库酵母质粒：motif、Clontech酵母单杂交系统、培养基、贮备液，该筛选与转录因子A相互作用的motif方法，将诱饵质粒转化受体菌Y187中及其自激活检测包含有酵母转化、酵母转化方法、自己活检测三个方面，所述自激活检测后选用80mM 3AT进行后续筛库浓度，文库筛选是用含有pGADT7‑A诱饵质粒的Y187酵母菌株作为受体菌制备感受态，将motif文库质粒转入其中，涂布于含80mM 3AT的SD‑TLH筛选平板，所述文库筛选包含有文库DNA转化方法，酵母阳性克隆回转验证的回转验证结果筛选得到的6种motif能在SD‑TL、SD‑TLH、SD‑TLH+80mM 3AT平板上生长，从而筛选得到与A作用的motif。
一种筛选转录因子相互作用 motif 方法

[发明专利]一种在mRNA密码子优化的DFA图中实现Motif序列约束的方法-CN202210826032.1在审
发明人：夏苗仁;葛虎 -专利权人：北京中大唯信科技有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明涉及计算机辅助药物研发技术领域，具体涉及一种在mRNA密码子优化的DFA图中实现Motif序列约束的方法，该方法包括步骤A：在DFA图中定位Motif子图的位置；步骤B：对局部的DFA图进行扩展；步骤C：删除独立出来Motif子图；步骤D：重复执行步骤A，直至Motif子图完全删除。由此，该方法解决了在mRNA密码子优化中Motif序列的约束问题，为长序列的mRNA密码子设计提供了有效的解决手段。
一种 mrna 密码子优化 dfa 实现 motif 序列约束方法

[发明专利]一种细胞内pH的检测方法-CN201910642270.5在审
发明人：徐艳;张兆坤;陈玮嘉;朱君;王萍 -专利权人：上海纳米技术及应用国家工程研究中心有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： C12Q1/6818 文献下载
摘要：本发明涉及一种细胞内pH测定方法，以i‑motif结构为响应pH元件的，通过在i‑motif连接一对荧光共振能量转移（FRET）荧光对，i‑motif与镧系有机金属框架片层结合淬灭正电荷荧光，随后i‑motif本发明设计i‑motif两端标记一对FRET对，采用镧系金属有机框架纳米层淬灭带正电的TAMRA荧光，保留另一种带负电的FAM荧光。
荧光细胞内pH 荧光共振能量转移淬灭负电空间分辨率定量检测光稳定性两端标记生理过程细胞转染颜色变化有机金属有机框架镧系金属层结合框架片纳米层正电荷响应检测解离片层质子镧系保留

[发明专利]基于图基元的图嵌入学习方法-CN202010384595.0有效
发明人：杨洋;邵平 -专利权人：杨洋;邵平
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图基元的图嵌入学习方法，将各种不同结构的图基元(Motif)作为超节点插入网络，并构建一个由Motif超节点与图中原始节点组成的异构网络；为了从异构网络生成语料库，提出一种基于Motif本发明的方法不仅能够学习得到图中节点的嵌入向量，还能得到不同的图基元Motif的嵌入向量；学习得到的图基元Motif的嵌入向量使得本发明能够有效处理动态场景下的归纳学习问题，对于动态图中新进入的节点，通过使用已经学得的图基元嵌入向量的算法
基于图基元嵌入学习方法

[发明专利]基于金融产品价格序列分析的计算资源调度方法和系统-CN202110069821.0在审
发明人：李泽朋;马元巍;顾徐波;宋怡然;潘正颐;侯大为 -专利权人：上海微亿智造科技有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于金融产品价格序列分析的计算资源调度方法和系统，包括：步骤1：获取金融价格时间序列数据；步骤2：绘制可见图；步骤3：构造金融价格序列原始状态和重组状态转移网络；步骤4：计算原始状态和重组状态转移网络之间的度之比，得到金融价格时间序列的Motif；步骤5：求出Motif的赫斯特指数并判断是否具有长程相关性；步骤6：找到具有长程相关性的Motif在金融价格时间序列中出现状态的标度行为，得出金融价格序列波动在时域上的规律。本发明通过DFA方法分析Motif是否具有无标度规律，进而得到金融价格序列在复杂网络领域的特殊规律，为研究金融价格序列波动规律提供了另一种可供参考的理论方法。
基于金融产品价格序列分析计算资源调度方法系统

[发明专利]一种基于自适应子图的结构感知图对比学习方法-CN202210665049.3在审
发明人：于硕;彭寅;陈志奎;夏锋 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：该方法包括基于Motif的子图生成算法、图增强算法、基于Motif的子图嵌入算法、基于GNN的图嵌入算法以及子图对比学习框架。本发明基于原始图中的motif信息，构建编码子图，可以有效减轻图增强对原始图语义信息的破坏；提出的基于motif的子图生成与编码策略和传统子图生成方法相比，可以捕捉更丰富的语义信息。
一种基于自适应结构感知对比学习方法

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