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[发明专利]一种基于特征工程的基因编辑脱靶效应预测方法-CN202310402256.4在审
发明人：黄一人;江振然 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征工程的基因编辑脱靶效应预测方法，包括以下步骤：S1：获取公开数据集：获取包含sgRNA序列与目标DNA序列不匹配的公开实验数据作为可能的脱靶序列，所述数据集包括GUIDE‑Seq，HTGTS，BLESS；S2：每个序列样本长度为23个碱基，并以NGG结尾，对数据集标签进行预处理，将包含脱靶位点的样本标记为正样本，标签为1，不包含脱靶位点的样本标记为负样本，标签为0；S3：对样本数据集进行编码并加入特征。解决深度学习模型无法融合多样性特征以及数据集样本不平衡问题，提高CRISPR/Cas9脱靶预测精度和泛化能力，提升模型整体性能。
一种基于特征工程基因编辑脱靶效应预测方法

[发明专利]一种基于异构网络的GPCR药物和靶向通路的预测方法-CN201910132743.7有效
发明人： 江振然;蒋惠炎 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2019-02-21 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构网络的G蛋白偶联受体(G‑Protein Coupled Receptor,GPCR)药物和靶向通路的预测方法及其生物学用途。该方法基于药物的化学子结构特征、基于药物的SMILES字符串信息特征、通路相关的蛋白质序列特征及通路相关疾病的表型特征的基础上，进而建立药物‑通路异构网络模型，并使用深度置信网络的方法预测药物‑通路相互作用关系。本发明提出的基于异构网络的GPCR药物和靶向通路的预测方法不仅预测精度高，鲁棒性好，而且可以成功预测出部分GPCR药物所作用的通路。该方法可用于药物‑通路相关性评估及临床患者用药参考等用途。
一种基于网络 gpcr 药物靶向通路预测方法

[发明专利]基于Transformer的CRISPR／Cas9单导RNA打靶活性预测方法-CN202210796256.2在审
发明人： 江振然;万蕴琦 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于Transformer的CRISPR/Cas9单导RNA打靶活性预测方法，属于基因编辑技术领域，本发明Transformer使用自注意力机制来学习序列中的全局架构信息，并计算每个碱基与所有其他碱基之间的关系，通过碱基之间的相互作用可以进行过程捕获，将同一序列特征映射到多个子空间中，获得多种向量空间表示，方便计算注意力时对上下文数据的融合与学习，此外本发明将序列的向量表达通过多头机制学习序列在不同子空间中表达，保证了计算与学习的高效性与精确性，另外为避免深层网络导致的梯度消失或信息丢失，动态残差结构将每一模块的输出均进行加和，可更快提取特征信息，增强模型表达能力，进而有利于在保证并行计算同时有效解决长序列远端特征捕获的问题。
基于 transformer crispr cas9 rna 打靶活性预测方法

[发明专利]一种知识图谱注意力网络的药物与通路的关联预测方法-CN202210552929.X在审
发明人：耿于怀;江振然 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种知识图谱注意力网络的药物与通路的关联预测方法，包括S1、根据数据库数据，建立药物、通路、基因及疾病的药物‑通路知识图谱；S2、利用图注意力神经网络，聚合多跳邻居信息，获取嵌入；S3、将嵌入输入到多层感知器中，进行预测打分，并根据损失函数，优化模型参数；所述数据均来自KEGG数据库及CTD数据库。本发明针对药物和通路关联预测提出全新角度进行问题研究，首次将知识图谱和图注意力机制技术应用于药物和通路关联预测，将高阶关系纳入预测模型，对所有相关参数进行定制以优化预测目标，且构建药物‑通路‑基因‑疾病的详尽知识图谱，并在图神经网络框架下，以显式地、端到端的方式实现了高阶关系的建模，提升了模型准确性。
一种知识图谱注意力网络药物通路关联预测方法

[发明专利]一种基于Transformer架构的CIRSPRCas9系统脱靶预测方法-CN202210144311.X在审
发明人：袁浩;江振然 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer架构的CIRSPRCas9系统脱靶预测方法，属于基因编辑领域，该预测方法具体步骤如下：(1)构建数据集并对其进行编码处理；(2)对编码的序列进行特征提取；(3)构建脱靶模型并对其进行训练测试；(4)进行脱靶预测实验并记录实验结果；本发明通过Transformer的多头注意力机制进行特征提取，能够使特征提取更加全面性、大幅提高算法性能，使预测方法具有更高的准确度。
一种基于 transformer 架构 cirsprcas9 系统脱靶预测方法

[发明专利]一种乳腺癌疾病功能网络特征分析方法-CN201811127250.6在审
发明人： 江振然;陶然 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于乳腺癌疾病的功能网络特征分析方法。包括：(1)整合了多种关系网络，包括药物‑疾病网络、药物‑药物网络、药物‑靶点网络、靶点‑靶点网络，并对网络进行了一系列网络拓扑结构性分析。(2)基于乳腺癌功能网络的拓扑结构关系，挖掘出11种可描述药物‑靶点相互作用关系的特征信息。(3)开发了相关的乳腺癌功能网络特征提取工具。本发明方法针对药物重定位这一问题，建立了一种适合乳腺癌疾病特点的功能网络分析方法，并利用该方法预测其潜在靶点和药物新用途，获得了较好的预测效果。
乳腺癌靶点功能网络网络结构性分析药物新用途关系网络疾病功能疾病特点特征分析特征提取特征信息拓扑结构网络特征网络拓扑重定位疾病预测整合分析挖掘开发

[发明专利]G蛋白偶联受体-配体相互作用关系的预测方法及预测系统-CN201810329690.3在审
发明人： 江振然;陶然;陈范曙 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06F19/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多信息整合的G蛋白偶联受体(GPCR)‑配体相互作用的预测方法，其包括：构建非孤儿受体的G蛋白偶联受体‑配体相互作用网络结构图；将孤儿受体与非孤儿受体之间的受体‑受体关系嵌入到所述受体‑配体关系网络中，基于网络中节点之间的距离关系；构建受体‑配体作用对的特征关系，结合集成学习方法，实现了对受体‑配体潜在关系的有效预测。本发明方法针对GPCR及其配体的生物学特征，建立并实现适合G蛋白偶联受体‑配体相互作用关系的预测以及孤儿GPCR潜在配体的预测，实验表明该方法预测效果好，有较为广泛的应用前景。本发明还公开了一种基于多信息整合的G蛋白偶联受体(GPCR)‑配体相互作用的预测系统。
配体相互作用配体预测孤儿受体信息整合预测系统构建生物学特征网络结构图关系嵌入关系网络结合集成距离关系潜在关系特征关系与非应用网络学习

[发明专利]一种基于特征优化的G蛋白偶联特异性预测的方法-CN201711211883.0在审
发明人： 江振然;余蔚明 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2018-05-18 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征优化的G蛋白偶联特异性预测的方法，包括如下步骤：从数据库中获取GPCRs与G蛋白的偶联信息，构建待测的蛋白序列数据集；提取数据集内细胞内外不同区域蛋白序列数据的多种不同生物学特征，整合得到原始的特征信息；同时使用mRMR算法和Relief算法在内的优化方法对原始特征信息进行特征评估和有效特征选择，选取与GPCR/G蛋白之间偶联特异性相关的最优特征子集；使用支持向量机分类方法构建用于G蛋白偶联特异性预测的SVM分类模型；基于SVM分类模型获得用于预测G蛋白各偶联特异性的子预测模型。
一种基于特征优化蛋白特异性预测方法

[发明专利]一种基于多特征融合的药物副作用预测方法-CN201710323917.9有效
发明人： 江振然;牛舒媛;毛晓丹;罗剑;刘明耀 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2017-05-05 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的药物副作用预测方法，该方法基于药物的四种属性，使用多标签集成K近邻方法预测药物副作用。大规模的副作用数据实验结果表明，该方法不仅预测精度高，鲁棒性好，而且可以成功预测出一些药物在上市以后才表现出的副作用。该方法可用于药物副作用安全性评估及临床患者用药参考等用途。
一种基于特征融合药物副作用预测方法

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