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[发明专利]预测结果的生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202310860818.X在审
发明人：秦陈陈;张道安;姚建华 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种预测结果的生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及生物信息技术领域。该方法包括：获取基因片段序列和任务指令，基因片段序列包括蛋白组片段序列和转录组片段序列中的至少一种，任务指令用于指示多种预测任务类型中的至少一种；对基因片段序列和任务指令进行编码融合，得到第一编码序列；通过预先训练的基因语言模型对第一编码序列进行预测，得到预测结果，基因语言模型用于生成与任务指令中的至少一种预测任务类型对应的预测结果；对预测结果进行解码，得到目标结果，目标结果是按至少一种预测任务类型对基因片段序列进行预测得到的结果，能够提高模型的任务泛化性。
预测结果生成方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]复合物结构获取方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202310437741.5在审
发明人：吴凡迪;吴家祥 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本申请关于一种复合物结构获取方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：基于第一蛋白质的氨基酸序列对，生成第一蛋白质的第一氨基酸编码、第一蛋白质的第一氨基酸对编码、以及第一蛋白质的第一蛋白质结构；基于第二蛋白质的氨基酸序列，生成第二蛋白质的多序列比对MSA编码、第二蛋白质的第二氨基酸对编码、以及第二蛋白质的第二蛋白质结构；基于第一氨基酸编码、第一氨基酸对编码、第一蛋白质结构、MSA编码、第二氨基酸对编码、以及第二蛋白质结构，生成第一蛋白质与第二蛋白质的复合物的结构。上述方案可以提高第一蛋白质和第二蛋白质的复合物结构的构建效率。
复合物结构获取方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]一种高效预测革兰氏阴性菌Ⅲ型和Ⅳ型效应蛋白的方法-CN202110811508.X有效
发明人：李重;周天和;李捷 -专利权人：浙江理工大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效预测革兰氏阴性菌Ⅲ型和Ⅳ型效应蛋白的方法，所述方法为深度神经网络框架(CHR)法，该方法包括(1)搭建集成深度神经网络框架；(2)数据集的选取；(3)使用二维特征和三维特征作为网络的输入特征；(4)使用搭建的集成深度神经网络框架在数据集上学习预测模；(5)模型参数设；(6)将待测蛋白质序列输入模型得到该蛋白质预测结果。该方法不仅对今后的相关研究具有一定的参考作用，而且对了解革兰氏阴性菌的相关生物学功能具有重要的意义。
一种高效预测革兰氏阴性效应蛋白方法

[发明专利]TCR/IG基因重排微小残留病监测数据管理与解读系统-CN202310757396.3在审
发明人：王奇隆;付海阔;舒金才;陈金雄;尚华 -专利权人：北京高灵智腾信息科技有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种TCR/IG基因重排微小残留病监测数据管理与解读系统，属于MRD监测领域，包括：患者样本信息边界管理模块：对患者样本信息数据进行结构化管理；初筛数据管理模块：对患者MRD重排初筛结果vidjil类型文件的自动化读取，获取初筛检测结果信息，进行结构化存储，基于预设条件对阳性结果数据进行标注，图形化呈现数据；TCR/IG重排数据管理模块：管理重排引物数据；TCR/IP重排MRD监测模块：对患者初筛结果的自动化引物设计与分析，获取微小残留物的浓度，并生成历史监测趋势图方便研究人员直观获取监测结果；报告生成模块：根据历史监测数据汇总结果，一键生成数据报告。
tcr ig 基因重排微小残留监测数据管理解读系统

[发明专利]一种用于预测泛素化酶与底物关联的方法及模型-CN202310787704.7在审
发明人：王佳;潘贵青;黄裕安;林秋镇;李坚强 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于预测泛素化酶与底物关联的方法及模型，所述方法通过获取泛素化酶蛋白质数据和底物蛋白质数据；根据泛素化酶蛋白质数据和底物蛋白质数据分别确定泛素化酶特征向量和底物特征向量；获取泛素化酶和底物对应的初始映射关系，根据初始映射关系、泛素化酶特征向量以及底物特征向量确定泛素化酶和底物对应的目标映射关系。由于本发明通过获取泛素化酶蛋白质数据和底物蛋白质数据，并根据泛素化酶蛋白质数据和底物蛋白质数据预测泛素化酶和底物之间的目标映射关系，涉及的生物数据类型以及生物学知识较少，因此可以有效地解决现有技术对于领域知识的依赖较强，且需要多种类型的生物数据，使得模型难以得到推广应用的问题。
一种用于预测泛素化酶关联方法模型

[发明专利]一种杉木高世代种子园的配置方法及装置-CN202310779617.7在审
发明人：张建国;段爱国;伍汉斌 -专利权人：中国林业科学研究院林业研究所
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种杉木高世代种子园的配置方法及装置，方法包括：101、获取杉木高世代种子园的基础信息；102、根据所述基础信息，构建遗传相似度和花期同步相似度的第一计算信息，根据第一计算信息，获取种子园整体的遗传相似度和花期同步相似度的目标函数；103、采用NSGAⅡ非支配排序遗传算法优化所述目标函数，在目标函数优化中满足结束条件时，结束优化，获取种子园配置的最优解，基于最优解对杉木高世代种子园进行物理上的配置。上述方法获取的配置可有效降低亲缘关系和花期不遇对交配系统的影响。
一种杉木世代种子配置方法装置

[发明专利]一种基于张量分解的miRNA-疾病关联预测方法及系统-CN202110224119.7有效
发明人：骆嘉伟;刘祎;吴昊 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量分解的miRNA‑疾病关联预测方法及系统，该方法用张量表示miRNA‑疾病、miRNA‑基因和基因‑疾病之间的复杂关系，在张量分解过程中，结合辅助信息探索复杂的生物机制，再整合交替方向乘子法(ADMM)框架和共轭梯度(GC)法的优化策略求解目标函数，得到miRNA‑基因‑疾病关联评分张量，将关联评分张量转换为miRNA‑疾病关联评分矩阵，通过miRNA‑疾病关联评分矩阵评估方法性能，为疾病关联miRNA的获取提供有效结果；通过实验表明本发明所述方法具有良好的预测性能，可以为疾病关联miRNA的获取提供有效结果。
一种基于张量分解 mirna 疾病关联预测方法系统

[发明专利]一种基于多视图数据和超图学习的lncRNA与疾病关联预测方法-CN202310720052.5在审
发明人：姚登举;张雪慧;邓岳潇 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-06-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明设计了一种基于多视图数据和超图学习的lncRNA与疾病关联预测方法。首先，分别利用lncRNA和疾病的多视图数据构建多个lncRNA‑lncRNA和疾病‑疾病的相似性网络；考虑到不同相似性信息的重要性不同，结合图卷积神经网络和注意力机制从多个相似性网络中提取更有效的相似性信息作为节点嵌入；其次，引入一些超节点用来获取lncRNA与节点间有效的链路，结合相似性网络构建一个lncRNA‑疾病异构超图；最后采用Transformer聚合邻居节点信息并更新lncRNA和疾病的节点嵌入；最后采用集成分类器预测lncRNA与疾病之间的关联。它有助于研究lncRNA在疾病中的作用机制，进而为临床诊断、疾病预防提供帮助，探索疾病的新疗法。
一种基于视图数据超图学习 lncrna 疾病关联预测方法

[发明专利]用于表征生物聚合物的生物聚合物性质的计算方法-CN202310424206.6在审
发明人： G·布奇;辛永植;C·库尼亚;K·加德拉布;C·约翰逊;N·佛米纳 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：一种用于表征生物聚合物的生物聚合物性质的计算方法，计算方法包括：接收在流动通过包括生物聚合物的流体通道的流体介质的流体流动内分子浓度随时间经过的维度表示；使用机器学习模型来预测流体介质的响应于在流体介质内分子浓度随时间经过的维度表示的流体流动速率和/或流体流动压力；以及表征生物聚合物的响应于流体流动速率和/或流体流动压力的生物聚合物性质。
用于表征生物聚合物性质计算方法

[发明专利]一种银屑病精准分型模型的构建方法及其应用-CN202310856235.X在审
发明人：贺培风;常敏静;郑蕾蕾;陈淼然;郝佳炜;姚开心;于琦 -专利权人：山西医科大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种银屑病精准分型模型的构建方法及其应用，属于医药技术领域。该模型采用R包“ConsensuClusterPlus”算法进行了无监督分层聚类，描述基因表达数据，将样本患者分为A、B和C三型，对亚型进行通路注释，分别定义为免疫激活型，混合型和间质增殖型。立足于银屑病的精准基因分型，重新定义了银屑病分型方法，并且可以根据基因检测结果与分型结果，为后续治疗方案提供更准确特异性更好的治疗建议，使后续治疗更合理更精准，更高效。
一种银屑病精准模型构建方法及其应用

[发明专利]蛋白质组学数据分析方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310744096.1在审
发明人：肖雯娟;徐盛强;刘显良 -专利权人：广州金墁利医药科技有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，揭露了一种蛋白质组学数据分析方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取净检验样本的蛋白质芯片数据；对蛋白质芯片数据进行差异分析得到第一差异蛋白表达集合；根据预设的样本多变量因素对蛋白质芯片数据进行混合线性模型的差异蛋白识别得到第二差异蛋白表达集合，并与第一差异蛋白表达集合构成总差异蛋白表达集合；对总差异蛋白表达集合进行第一富集分析得到差异蛋白表达变化集合；对蛋白质芯片数据进行第二富集分析得到全蛋白表达变化集合；并与所述差异蛋白表达变化集合一起进行相关性分析得到多变量蛋白分析结果。本发明主要目的在于增加蛋白质组学数据分析的全面性及准确性。
蛋白质数据分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于细胞相互作用网络的肺癌淋巴结转移鉴定系统-CN202310852272.3在审
发明人：周娟;魏壹明;李亦欣;林杨凯;李雄;陈浩文 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于细胞相互作用网络的肺癌淋巴结转移鉴定系统，该系统用于：获取若干患者标准化后的基因表达矩阵并进行聚类分析，利用聚类结果推断细胞相互作用网络，将细胞相互作用网络进行整图嵌入，得到细胞相互作用网络的向量表示，利用逻辑回归算法对向量表示进行分类分析，得到分类模型，再提取患者细胞相互作用网络的网络特征，将网络特征输入分类模型训练，得到淋巴结转移鉴定模型，将所需预测患者数据输入淋巴结转移鉴定模型获取分类结果，根据分类结果鉴定患者的病症类别，根据病症类别提前预测淋巴结转移的发生。本发明能够有助于确定肺癌患者的特征，鉴定病症类别。
一种基于细胞相互作用网络肺癌淋巴结转移鉴定系统

[发明专利]用于鉴定总体不良预后亚组中持久受益于免疫疗法的癌症患者的方法-CN202310402563.2在审
发明人： C.奥利维拉;H.勒德;J.格里戈里瓦;J.勒德 -专利权人：佰欧迪塞克斯公司
申请日： 2018-01-05 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：使来自癌症患者的基于血液的样品经受质谱分析，并且借助于计算机对所得到的质谱数据进行分类，以查看患者是否是具有不良预后的一类患者的成员。如果是这样，则质谱数据借助于计算机通过第二分类器进一步分类，该第二分类器鉴定患者是否仍然可能从免疫治疗药物例如免疫检查点抑制剂、抗CTLA4药物和高剂量白细胞介素‑2中获得持久益处。
用于鉴定总体不良预后亚组中持久受益免疫疗法癌症患者方法

[发明专利]一种宏基因组数据挖掘方法-CN201911343764.X有效
发明人：张俊亚;魏源送 -专利权人：中国科学院生态环境研究中心
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种宏基因组数据挖掘方法，包括以下步骤：1)从KEGG数据库中获取目标代谢途径的全部基因信息，并建立特异性数据库；2)建立目标代谢途径的特异性数据库的映像文件；3)基于获得的目标代谢途径的特异型数据库，对宏基因组测序获得的clean reads进行数据库快速比对，得到各样品的比对结果；4)对各样品的比对结果进行排序、统计和整合；5)对各样品的注释结果进行均一化处理，根据均一化结果进行不同样品间的定量分析。本发明能够快速建立指定代谢途径的特异性数据库用于后续分析，并能够对数据进行均一化和后处理，进而定量化比较不同样品中代谢途径相关基因差异，因而，可以广泛应用于宏基因组数据挖掘领域。
一种宏基数据挖掘方法

[发明专利]一种蛋白质相分离特性检测模型的构建方法及应用-CN202310781857.0在审
发明人：李炜;苗欣雨;张鹏;李一伟;陈曦 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质相分离特性检测模型的构建方法及应用，属于蛋白质相分离特性检测技术领域；将RNN网络作为主干网络，并结合特征局部注意力机制来帮助模型更加关注有重要作用的位置，且采用残差连接的方式将多个层次的特征融合拼接，以充分学习氨基酸序列的特征；在此基础上，考虑到各蛋白质氨基酸序列的并不呈等长分布，在输入到模型之前先将批次集中各蛋白质氨基酸序列填充到最大氨基酸序列长度，而为了减小填充值对结果的影响，在采用RNN网络和注意力机制进行特征提取之前，先根据序列长度进行压缩去除填充，提取到特征后再逆向填充回去，以保证输入和输出的维度相同，以实现不同阶段特征信息的融合，大大提高了模型检测的准确性。
一种蛋白质分离特性检测模型构建方法应用

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