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]无创获取胎儿稀有细胞的试剂盒及其方法-CN201910379086.6有效
  • 郑磊;黄一芳;司徒博;叶昕怡;江秀娟 - 南方医科大学南方医院
  • 2019-05-08 - 2023-01-31 - C12N5/073
  • 本发明提供一种无创获取胎儿稀有细胞的试剂盒及其方法,该方法包括如下步骤:1)提供细胞;2)采用内质网荧光探针以及与所述内质网荧光探针不同颜色的细胞荧光染料对收集的细胞进行染色;3)根据靶细胞与背景细胞之间的荧光强度差异,快速筛选得到胎儿滋养层细胞;4)通过细胞分选平台挑取得到目标细胞。5)得到的目标细胞用于单基因性疾病的产前诊断。本发明首次开创了一种从孕妇分泌物中获取胎儿细胞的新方法,操作步骤简单、耗时短、获取细胞个数稳定、纯度高、获取的胎儿滋养层细胞具有完整的胎儿基因组;在较低成本的基础上获取足够纯的胎儿基因组,且完全无创,适用于产前诊断α‑地中海贫血、β‑地中海贫血以及其他单基因性疾病。
  • 获取胎儿稀有细胞试剂盒及其方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的样本血清质量识别方法及识别设备-CN202110910127.7在审
  • 杨超;郑磊;李东玲;司徒博 - 南方医科大学南方医院
  • 2021-08-09 - 2021-11-02 - G06T7/00
  • 本申请公开了一种基于深度学习的样本血清质量识别方法及识别设备,该方法包括:获取经过预处理后的生化样本图像数据集;构建深度卷积神经网络模型框架,基于经过预处理后的生化样本图像数据集对深度卷积神经网络模型框架进行学习训练,获得深度卷积神经网络模型;获取待识别生化样本图像,并将待识别生化样本图像输入深度卷积神经网络模型中,获得待识别生化样本图像对应的第一生化样本的溶血、黄疸和脂血的概率;基于第一生化样本的溶血、黄疸和脂血的概率,确定第一生化样本对应的溶血、黄疸和脂血的判断情况。该方法可以提高识别血清质量的灵敏度和特异性,可以获得良好的抗干扰能力,可以提高血清质量的识别效果。
  • 一种基于深度学习样本血清质量识别方法设备
  • [发明专利]一种稀有肿瘤细胞富集方法及试剂盒-CN201910239358.2在审
  • 郑磊;司徒博;叶昕怡 - 南方医科大学南方医院
  • 2019-03-27 - 2020-10-09 - G01N33/68
  • 本发明公开了一种稀有肿瘤细胞的富集方法,包括如下步骤,用粘附剂包被细胞分离载体,将待富集的样品加入包被后的载体中,将加样后的多孔培养板进行富集处理,吸附于底部粘附剂包被层的为稀有肿瘤细胞。本发明利用包被的粘附剂层形成粘性界面,而且肿瘤细胞表面粘附性蛋白的表达量较白细胞高,粘附能力较白细胞更强,在同等条件下,肿瘤细胞先被粘附,白细胞未粘附而被去除,从而达到富集目的。本发明还公开了用于富集循环肿瘤细胞的试剂盒。本发明所述的富集方法操作简单,富集效果好,白细胞去除率和肿瘤细胞回收率高,有良好的应用前景。
  • 一种稀有肿瘤细胞富集方法试剂盒

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