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[发明专利]一种基于疾病和文献关联的代谢物预测方法-CN202010267147.2有效
发明人：王永天;臧天仪 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于疾病和文献关联的代谢物预测方法。步骤1：构建疾病名称词汇表，利用疾病词汇表进一步扩展疾病本体的应用范围；步骤2：利用已知的疾病相似度计算代谢物的相似度，为关联预测提供支持；步骤3：通过已知疾病以及文献关联相似性的代谢物相似度计算，最终得到疾病相关的代谢物关联网络；步骤4：通过疾病相关的代谢物关联网络进行代谢物预测。本发明实现通过一个新的疾病相关代谢物网络，并利用该网络识别潜在的疾病相关代谢物。
一种基于疾病文献关联代谢物预测方法

[发明专利]一种基于异构信息网络和推荐系统的药物对相互作用预测方法-CN202211120418.7有效
发明人： 臧天仪;张诚成;赵飞 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明提出一种基于异构信息网络和推荐系统的药物对相互作用预测方法。所述方法使用神经因式分解机NFM搭建推荐系统，结合推荐系统和异构信息网络形成网络预测模型，用于进行药物对之间的关系预测；将训练集中的药物对输入到上述模型，对该模型进行训练；经过多次迭代后，得到最终的预测模型；将测试集中的药物对输入到最终的预测模型中，得到预测结果，并进行结果分析。本发明所述的异构信息网络可以融合多种类型的信息数据，通过图神经网络等技术可以提取节点的关系和邻域信息，本发明通过合理的利用异构信息网络，更有效地提取了药物与药物的相互作用关系。
一种基于信息网络推荐系统药物相互作用预测方法

[发明专利]基于迁移学习的多肽与主要组织相容性复合物类蛋白分子结合预测方法-CN202211121535.5在审
发明人： 臧天仪;王福旭;王皓;俨赵飞 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明涉及基于迁移学习的预测方法，属于大数据分析技术领域，本发明为了解决现有的肽和主要组织相容性复合物结合请合理算法准确性和特异性，相对实际应用有待改进的问题。本发明通过如下步骤实现的：步骤一、对pepRoBERTa训练层进行预训练；步骤二、通过softmax激活函数获得概率分布，获得模型的序列特征；步骤三、对步骤二中得到的模型进行微调；步骤四、对步骤三中微调后的模型进行嵌入并通过RoBERTa训练层和输出层得出结果。本发明不仅利用了肽和MHCI类蛋白结合亲和力数据，并融合了无标签蛋白的序列特征。
基于迁移学习多肽主要组织相容性复合物类蛋白分子结合预测方法

[发明专利]可扩展的大规模生物医学样本管理及可视化平台-CN201811487666.9有效
发明人： 臧天仪;刘春圃 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-12-06 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明是可扩展的大规模生物医学样本可视化平台。所述平台包括样本统计模块、可视化模块、检索模块和mongodb数据库系统。用户登录所述平台进行身份和权限验证，用户完成权限验证后，用户向所述平台添加数据信息上传。对添加的数据信息进行质量检查，通过质量检查的数据信息存入mongodb数据库系统。用户通过多条件综合检索mongodb数据库中存在的样本信息，查看检索结果的统计。检索完成后，所述平台对样本搜索结果进行统计，以可视化图表等形式呈现给用户。本发明针对海量生物医学样本，实现更方便的分布式部署和可扩展存储，同时能提供更便捷的操作，极大的提高了生物医学样本管理与使用效率。
扩展大规模生物医学样本管理可视化平台

[发明专利]一种基于随机森林与相关向量机融合的抗癌肽识别方法-CN202010264520.9在审
发明人：赵天意;臧天仪;胡杨 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-04-07 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明是一种基于随机森林与相关向量机融合的抗癌肽识别方法。所述方法具体为:对氨基酸的构成进行特征提取，确定ACP和非ACP中每种氨基酸的平均百分比，确定ACP的序列特征；进行RVM模型的构建，确定先验分布和后验分布，进行迭代计算，构建RVM模型；对RVM模型进行训练，计算后验均值和后验方差，对训练样本进行预测；采用RRVM算法对一给定样本进行特征抽样，并用于RVM建模的样本，在输入一个新的肽链的特征时，采用RVM模型进行预测，判断输入的新的肽链为ACP或非ACP。本发明优于目前的大部分研究人员所采用传统简单的方法识别ACP，解决了识别精度较低，充分为生物实验提供技术支撑以降低成本、提高效率。
一种基于随机森林相关向量融合抗癌识别方法

[发明专利]一种基于经验贝叶斯与孟德尔随机化融合的基因识别方法-CN201911377048.3在审
发明人：赵天意;臧天仪;胡杨 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明是一种基于经验贝叶斯与孟德尔随机化融合的基因识别方法。所述方法采用经验贝叶斯元信息分析全基因组关联分析数据，得到分析结果；基于经验贝叶斯的综合层次元信息分析，修正全基因组中的每个SNP的统计值；基于孟德尔随机化的全基因组关联分析数据分别与eQTL和mQTL数据整合，根据孟德尔随机化的全基因组关联分析数据与eQTL和mQTL数据整合结果的重叠部分，得到基因识别结果。本发明可以极大地提高AD相关基因的识别速度，充分的利用现有的数据，提升了疾病相关基因识别的速度并节省了研发费用。计算结果可以筛选掉极大部分的基因，为后续的生物实验提供了有价值的研究范围。
一种基于经验贝叶斯孟德尔随机化融合基因识别方法

[发明专利]基于JavaScript的交互式网页生物大数据可视化方法-CN201910355068.4在审
发明人：崔哲;崔亚;臧天仪 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G16B45/00 文献下载
摘要：本发明是基于JavaScript的交互式网页生物数据可视化方法。本发明BioCircos2是根据不同生物大数据的特征与展示的需要，在JavaScript中的D3与JQuery两个库的基础上，集成与开发了处理与展示各数据所需的高度可定制化模块，同时可为各模块加入了网页中鼠标的交互与动画特性。所述BioCircos2提供21种模型来展现基因组上突变、基因表达和生物分子之间的联系信息，每个模块都具有极高的可编辑性。基于本方法，研究人员不用自行处理与转换生物大数据，不需要安装和配置Perl语言，更不需要学习和处理Circos中大量，复杂的参数。
大数据交互式网页可视化动画特性基因表达可编辑性联系信息生物分子生物数据基因组可定制突变展示鼠标网页转换配置开发学习研究

[发明专利]基于CNN模型的癫痫发作预警算法-CN201910002013.5在审
发明人： 臧天仪;闵腾飞;王福旭;王跃莹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-01-02 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： A61B5/048 文献下载
摘要：基于CNN模型的癫痫发作预警算法，是一种基于深度学习的早期癫痫发作预警方法。该发明提出了一种基于CNN模型的癫痫发作预警算法,旨在实现一种癫痫发作预警系统。该算法首先对在IEEG监测下的癫痫患者颅内脑电图(EEG)数据进行预处理，然后基于CNN模型并通过Softmax,Minmax,和Median来标准化预测原始结果，分析基于CNN模型提取癫痫患者EGG数据的ROC曲线和灵敏度特异性分析曲线，得到基于CNN模型的原始预测AUC值。该算法的原始预测AUC值为0.790，也就是说该算法的CNN模型已经学到了预测癫痫的关键信息，能够准确预测基于脑电数据集的癫痫发作时或癫痫发作前状态变化。该算法可用于控制癫痫发作，并可提醒患者何时需要注意驾驶或游泳等潜在危险的活动。
癫痫算法预警算法预测脑电图预处理特异性分析关键信息模型提取脑电数据潜在危险原始结果状态变化预警系统灵敏度可用颅内标准化预警驾驶监测游泳分析学习

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