[发明专利]基于强化学习的因果网络发现系统在审
| 申请号： | 202210825754.5 | 申请日： | 2022-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN115171773A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 余国先;杨德智;王峻;郭伟 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G16B10/00 | 分类号： | G16B10/00;G06K9/62;G06N3/08;G16B40/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 祖之强 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于强化学习的因果网络发现系统，将生物分子看作变量，获取生物分子的观测数据，并依据数据筛选变量可能的父变量，得到初始邻域选择后的稀疏图；利用图注意力网络从生物分子的观测数据以及初始邻域选择后的稀疏图中提取每个生物分子的嵌入式特征；依据每个生物分子的嵌入式特征计算所有生物分子的权重向量，循环在所述权重向量上采样，将抽取到的变量依次从后向前排序；依据打分函数为排序计算奖励，根据奖励在强化学习框架下更新各网络的参数，根据更新后的参数指导生成奖励更高的变量排序；对奖励最高的排序进行变量选择，得到最终的生物分子因果调控网络；本发明提高了因果图搜索过程的可解释性从而提高因果结构发现的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 因果 网络 发现 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东大学，未经山东大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210825754.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 一种基于转录组快速获取无基因组物种目标基因家族的方法-202210365072.0
- 潘铖;钮羽群;夏露霞;何雪怡 - 中国计量大学
- 2022-04-07 - 2023-10-24 - G16B10/00
- 本发明提供了一种基于转录组快速获取无基因组物种的目标基因家族的方法，通过选取参照物种、系列模式物种，并基于目标转录组数据，组合使用基因搜索比对软件Bioedit、进化树构建软件MEGA6和在线分析软件MEME，构建了一种可视化、不需要专业的生物信息学知识，也无需使用R语言等软件平台、运算代码撰写的，针对无基因组物种，快速、高效、准确、全面地获取目标基因家族的所有序列的方法。本发明采用该方法成功获得杭白菊的PEBP基因家族所有序列，并经一代测序验证，准确率为100％。
- 一种快速高通量筛选环保绝缘气体吸入毒性靶点的方法-202310630440.4
- 田双双;张晓星;刘伟豪;叶凡超 - 湖北工业大学
- 2023-05-30 - 2023-09-12 - G16B10/00
- 本发明公开一种快速高通量筛选环保绝缘气体吸入毒性靶点的方法，包括以下步骤：(1)建立蛋白数据库；(2)配体准备；(3)受体准备；(4)寻找对接位点；(5)分子对接：将受体和配体进行模拟对接，并进行对接打分和排序，寻找环保绝缘气体分子潜在作用靶点；(6)关键靶点筛选；(7)分子动力学验证环保绝缘气体分子与关键靶点的稳定性。本发明方法仅通过理论计算的方法实现了缩小环保绝缘气体毒性蛋白质靶点的范围，避免了大规模实验筛选潜在靶标，从而加快研究进程和减少实验成本。本发明方法不受制于已有的化合物‑蛋白相互作用数据，对于结构新颖的环保绝缘气体分子具有更优异的适用性。该方法显著提高计算效率。
- 一种可解释模块化结构网络的细胞代谢模型-202310241836.X
- 颜学峰;范星存;曹凌峰 - 华东理工大学
- 2023-03-14 - 2023-09-05 - G16B10/00
- 本发明公开了一种可解释模块化结构网络的细胞代谢模型。该模块化网络包含输入层、两个隐藏层和一个输出层。首先确定各模块的功能，将输入层与细胞内的酶浓度对应，采用酶丰度数据进行计算代替，将两个隐藏层分别与反应通量上界与反应通量大小对应，最后的输出层定义为细胞内代谢物的浓度变化。四个模块整合成一个完成的网络模型，各层之间的连接具有实际意义。对各层之间的连接参数进行预处理，处理参数之间的逻辑关系，确定模型的参数和结构。分析网络的数学公式，对公式进行推导，开发了基于差分进化算法以及矩阵零空间搜索的求解方法。最后设置迭代参数，对代谢模型进行模拟计算。本发明可以应用于制药、食品等工业生物领域的细胞建模。
- 激动剂分子对GPCR激活能力的预测方法及其系统-202310921393.9
- 竺立哲;题如涓 - 香港中文大学（深圳）;香港中文大学（深圳）福田生物医药创新研发中心
- 2023-07-26 - 2023-08-22 - G16B10/00
- 本发明提出了一种激动剂分子对GPCR激活能力的预测方法及其系统，方法包括：利用全局分子对接盲猜配体分别与激活态受体结构、非激活态受体结构结合而成的复合物结构；基于增强采样算法提取可使非激活态复合物结构激活为激活态复合物结构的初始路径；运用自动路径优化算法寻找距离初始路径最近的最小自由能路径；使用伞形采样计算沿最小自由能路径的自由能分布曲线，确定能垒高度以及激活前后自由能差，以此判断该配体结构对GPCR的激活能力。本发明的方案在假设配体结构未知的前提下，于预测全流程中未输入信息，预测的通用性强，高效揭示候选激动剂对GPCR的激活机制及激活能力。
- 基于NGS技术的HIV-1耐药基因检测方法及系统-202310495182.3
- 葛海;黄子懿;王超;詹杨丹;张伟;蒋琪琪;蒲秀枚 - 成都爱诺言医学检验实验室有限公司
- 2023-05-05 - 2023-08-18 - G16B10/00
- 本发明公开了一种基于NGS技术的HIV‑1耐药基因检测方法及系统，属于基因检测技术领域，采用NGS数据质控与过滤、基因组比对与有效信息的提取、构建一致性序列、构建伪参考基因组、HIVdb耐药性检测、NGS测序结果与HIVdb耐药性检测结果的可视化、溯源进化树和最终输出结果等一系列流程完成HIV‑1耐药基因检测，与传统的一代Sanger测序技术相比，采用本发明的系统及方法，可检测到突变频率为10％以下的耐药位点，检测灵敏度更高，对HIV‑1病毒的前期筛查检测及发病后医生制定更为有效的用药方案具有重要意义。
- 基于进化树的模拟生物教学方法以及装置-201911298015.X
- 陈铿帆;杨宁;卢炀 - 深圳市鹰硕技术有限公司
- 2019-12-17 - 2023-06-23 - G16B10/00
- 本公开是关于一种基于进化树的模拟生物教学方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：获取预设的生物进化关系表，所述生物进化关系表包括用于生物进化教学的代表性生物及其亲缘关系的映射关系；根据生物分类学以及所述亲缘关系建立包含所述代表性生物的生物进化树；确定所述生物进化树的关键节点，查找并补充所述生物进化树的关键节点对应的生物信息；根据所述生物进化树以及所述关键节点对应的生物信息生成生物进化树模拟教学信息，并调用显示接口显示所述生物进化树模拟教学信息。本公开可以通过接收并分析代表性生物的生物分类学及亲缘关系信息自动生成基于进化树的模拟生物教学系统。
- 一种提高产蛋数的蛋禽选育方法-202310009306.2
- 闫奕源;吴桂琴;李光奇;王彬;李花妮;孙皓 - 北京市华都峪口禽业有限责任公司
- 2023-01-04 - 2023-06-02 - G16B10/00
- 本发明涉及一种提高产蛋数的蛋禽选育方法，具体为，将产蛋周期划分为多个阶段，将候选群体和之前世代群体中雌性个体每个阶段的产蛋数，将每个时间段对应的候选群体雌性个体的产蛋数、之前世代每个雌性个体的产蛋数、系谱数据输入动物模型BLUP，计算候选群体每个时间段对应的育种值，为每个时间段的育种值设置权重，且越靠后的时间段权重比越大，通过权重比和对应的育种值计算候选群体个体的产蛋指数，再利用该产蛋指数对候选群体进行排序、末位淘汰获得中选群体。
- 谱系树中可变剪接模式和染色质状态动态变化的分析方法-202211040493.2
- 徐云刚;张保军;杨娟;邹权;刘薇;郭琛;姚宇飞;李康;李月森;张栩瑞 - 西安交通大学
- 2022-08-29 - 2023-03-31 - G16B10/00
- 本发明属于生物技术领域，具体涉及一种谱系树中可变剪接模式和染色质状态动态变化的分析方法，包括：获取谱系树中所有细胞类型的高通量测序数据；建立基于混合高斯模型的概率生成模型，将高通量测序数据数据输入概率生成模型，分析可变剪接模式和染色质状态在谱系树上的动态变化。本发明整合高通量多组学数据，研究可变剪接模式及染色质状态的动态变化，进而揭示细胞分化过程中与命运决定密切相关的调控因子。
- 一种16S和宏基因组测序数据关联分析方法、系统及设备-202011555939.6
- 高川;周煌凯;陈飞钦;艾鹏;张秋雪 - 广州基迪奥生物科技有限公司
- 2020-12-24 - 2023-03-03 - G16B10/00
- 本发明是关于一种16S和宏基因组测序数据关联分析方法、系统及设备。该方案包括对样本进行16S测序和宏基因测序，获取16S组学数据和宏基因组学数据；根据所述16S组学数据进行microPITA分析，获得代表性样本；根据所述16S组学数据和所述宏基因组学数据进行韦恩分析，获得共有和特有统计物种/功能统计，并图示化展示；进行物种/功能分布分析，获得两组学所有样本中物种/功能丰度变化和主要物种/功能类型；根据所述16S组学数据和所述宏基因组学数据进行相关性分析和环境因子关联分析。该方案提供16S与宏基因组测序数据关联分析方法，利用宏基因组扩展数据研究深度，利用16S验证宏基因组数据分析准确性，实现两组学数据的相互补充和验证。
- 大型系统进化树的加速方法及装置-202211241923.7
- 孟珍;张波;郑玲璐;陈艳;胡智龙;汪嘉葭 - 中国科学院计算机网络信息中心
- 2022-10-11 - 2023-02-03 - G16B10/00
- 本发明公开了一种大型系统进化树的加速方法及装置，所述方法包括：获取系统进化树中所有节点的属性；基于横向坐标和纵向坐标，对系统进化树的叶子节点进行聚类，以获取离群点和节点簇；在一个节点的子孙叶节点全部属于一个所述节点簇，且所述子孙叶节点的数量不小于一数量阈值的情况下，将该节点作为一新的叶节点，且将所述子孙叶节点的所述可见状态设置为当前节点不可见，以得到新的系统进化树；针对所述新的系统进化树，通过判断每一叶子分支是否因被其它节点覆盖而导致不可见，获取该叶子分支中各节点的可见状态，以生成所述系统进化树的加速结果。本发明避免了大型系统进化树可视化时扎堆折叠的现象。
- 一种基于元胞自动机的生物演变方法-201811332831.3
- 黄海辉;戴经国;梁勇;陈燕琴 - 韶关学院
- 2018-11-09 - 2022-12-23 - G16B10/00
- 本发明公开了一种基于元胞自动机的生物演变方法，包括：获取生物的特征数据，确定演变生物的所需时间，组成影响因子；根据生物的特征数据，通过仿生学算法模拟生成生物形状区域；通过层次分析算法获取各个影响因子的权重，按照各个因子的权重大小按比例分配划分生物形状区域；根据变量的权重大小对所有影响因子进行加权求和计算发展适宜性数据；选择组织增长模式，结合发展适宜性数据对划分后相应的生物形状区域进行模拟组织增长；在满足预设的演变所需时间后，停止模拟过程，输出生物演变结果；本发明方法解决现有技术中没有结合不稳定因素对生物进行演变的技术问题，进而实现极大限度地降低错误率，实现生物演变过程。
- 一种基于宏基因组学分析精准识别水体中未知微生物群落的方法-202110099309.0
- 陈倩;钟浩辉;刘树枫;倪晋仁 - 北京大学
- 2021-01-25 - 2022-10-21 - G16B10/00
- 本发明公开了一种基于宏基因组学分析精准识别水体中未知微生物群落的方法，所述方法包括步骤(1)自水样提取宏基因组DNA；(2)DNA测序；(3)根据目标群落选择性构建参考数据库；(4)对测序数据进行组装获得组装数据；(5)对组装数据进行分箱；(6)对分箱数据进行质量测试，标记MAGs的质量，并计算测序深度；(7)根据构建的参考数据库对组装数据进行注释；(8)对MAGs做进化关系分析，进而做出宏基因组群落结构分析。本发明不依赖更新速度较慢的大型软件配套数据库，适合处理未知物种较多的样本，且可检测极低丰度物种，检测全面、快速。
- 酶的定向进化数据的处理方法、装置及存储介质-202210589985.0
- 孟枭;吕祥;朱露;张亚楠;程鹏飞;朱景仰 - 上海合全药业股份有限公司
- 2022-05-26 - 2022-10-18 - G16B10/00
- 本发明涉及一种酶的定向进化数据的处理方法及装置，以及一种计算机可读存储介质。所述处理方法包括以下步骤：获取关于目标酶的检索信息；根据所述检索信息，确定对应的候选集，其中，所述候选集中包括至少一个数据结构体，所述数据结构体中至少包括定向进化数据字段以及比对信息字段；确定所述检索信息与所述候选集中各所述数据结构体的比对信息字段的相似度得分；根据预设的相似度阈值，从所述候选集中筛选至少一个相似于所述目标酶的数据结构体；以及输出相似于所述目标酶的各所述数据结构体的定向进化数据字段和/或比对信息字段。
- 基于强化学习的因果网络发现系统-202210825754.5
- 余国先;杨德智;王峻;郭伟 - 山东大学
- 2022-07-14 - 2022-10-11 - G16B10/00
- 本发明提供了一种基于强化学习的因果网络发现系统，将生物分子看作变量，获取生物分子的观测数据，并依据数据筛选变量可能的父变量，得到初始邻域选择后的稀疏图；利用图注意力网络从生物分子的观测数据以及初始邻域选择后的稀疏图中提取每个生物分子的嵌入式特征；依据每个生物分子的嵌入式特征计算所有生物分子的权重向量，循环在所述权重向量上采样，将抽取到的变量依次从后向前排序；依据打分函数为排序计算奖励，根据奖励在强化学习框架下更新各网络的参数，根据更新后的参数指导生成奖励更高的变量排序；对奖励最高的排序进行变量选择，得到最终的生物分子因果调控网络；本发明提高了因果图搜索过程的可解释性从而提高因果结构发现的精度。
- 确定祖先亲缘关系的方法和系统-202080093527.7
- 亚伦·J·塞姆斯;塞缪尔·H·沃尔;亚当·S·加德纳;马特·巴顿;赖安·博伊科;亚当·R·博伊科 - 伊姆巴克兽医公司
- 2020-11-17 - 2022-09-02 - G16B10/00
- 本公开内容提供了评估个体之间的祖先亲缘关系程度的方法。在一方面，一种方法包括接收单倍型数据，该单倍型数据包括在个体种群中共享的遗传标记；基于遗传标记将单倍型数据划分成区段；对于测试个体种群的每一个体：(i)基于遗传标记，匹配在两个个体之间血缘同源的单倍型数据的区段，(ii)对于匹配的区段中的每一个：将匹配的区段划分成离散基因组区间，基于个体内或个体之间的匹配程度对离散基因组区间中的每一个进行评分，根据一致性修正得分，以及(iii)基于经修正得分和分配的权重，计算匹配的区段的离散基因组区间的加权和；以及(d)基于匹配的区段的加权和来评估个体之间的祖先亲缘关系程度。
- 基于样本的微生物群体的进化关系和丰度信息的分析方法及设备-202111430273.6
- 何昆仑;韩洋;贾志龙;宋欣雨;于康 - 中国人民解放军总医院
- 2021-11-29 - 2022-08-09 - G16B10/00
- 本发明涉及基于样本的微生物群体的进化关系和丰度信息的分析方法及设备。包括：获取样本的微生物群体的遗传信息，构建样本的微生物群体的系统发育树，根据所述系统发育树提取所述微生物群体间的进化关系的特征；获取样本的微生物群体的丰度信息，提取所述微生物群体的丰度信息的特征；将所述微生物群体间的进化关系的特征与所述微生物群体的丰度信息的特征融合，得到特征集；将所述特征集输入到分类器中，得到样本的分类结果。本发明方法整合微生物系统发育树提供的微生物的进化信息和微生物的丰度信息，从深层次挖掘隐含在微生物数据背后的生命规律，具有重要的应用价值。
- 农作物育种材料来源系谱追溯方法及装置-202210407868.8
- 赵向宇;王开义;刘忠强;韩焱云 - 北京市农林科学院信息技术研究中心
- 2022-04-19 - 2022-07-22 - G16B10/00
- 本发明提供一种农作物育种材料来源系谱追溯方法及装置，该方法包括：获取育种材料数据集，所述育种材料数据集表示所有育种材料的遗传关系；根据育种材料数据集中各育种材料的母本材料或父本材料已知或未知的组合情况，分别进行筛选子集，并相应更新各子集的育种材料来源父本和来源母本信息；根据目标育种材料，递归查找每个子集中材料的来源父母本信息，构建来源系谱树。该方法可以实现育种材料来源系谱的自动构建，降低育种工作者劳动强度；同时，有利于可视化的呈现育种材料来源系谱，辅助育种工作者更高效和直观的解析品种亲缘关系、识别近似品种、分析品种优缺点、优化品种选育方案。
- 基于主成分分析的全局祖源估计方法及系统-202110043424.6
- 赵毅强;刘琪;戴蕴平 - 中国农业大学
- 2021-01-13 - 2022-07-19 - G16B10/00
- 本发明提供一种基于主成分分析的全局祖源估计方法及系统，该方法包括：基于主成分分析方法，根据单核苷酸突变数据，将待测后代样本的主成分和祖先样本的主成分投影到同一个二维平面中，并对投影后的二维平面进行区域划分，得到多个对应的群体区域；对每个祖先样本的群体区域进行拟合，得到祖先群体拟合区域，并获取每个祖先群体拟合区域的区域密度；将每个祖先群体拟合区域按相同比例向外延伸，当任一祖先群体拟合区域中包含有待测后代样本时，则停止向外延伸，并根据延伸后的区域面积和所述区域密度，获取当前所包含的待测后代样本的祖先群体比例。本发明通过主成分分析结果，直接计算后代个体或种群中对应祖先占比，具有较高的准确性。
- 一种育种材料家系内亲缘关系计算方法及系统-202210377214.5
- 赵向宇;王开义;刘忠强;韩焱云 - 北京市农林科学院信息技术研究中心
- 2022-04-12 - 2022-07-01 - G16B10/00
- 本发明提供一种育种材料家系内亲缘关系计算方法及系统，包括：获取育种材料信息，由所述育种材料信息构建育种材料数据集；扩充所述育种材料数据集，遍历更新扩充后的育种材料数据集，得到育种材料更新数据集；从所述育种材料更新数据集中确定目标材料，计算得到所述目标材料的家系内亲缘关系。本发明通过计算农作物育种材料家系内亲缘关系，实现自动的品种选育过程分析，可以辅助育种工作者识别材料家系信息、解析品种亲缘关系、查找近似品种以及优化品种选育方案等。
- 一种基于动态多目标优化的系统发育树构建方法-202210094499.1
- 冯宏伟;王蓓;李燕;刘建妮;冯筠 - 西北大学
- 2022-01-26 - 2022-06-10 - G16B10/00
- 本发明公开了一种基于动态多目标优化的系统发育树构建方法，首先，通过在含有标准树的多组形态学数据上进行单目标优化建树，得到不同类型数据与优化目标之间的对应关系。进而在单目标建树无法处理树冲突的情况下根据数据类型动态选择多个最优单目标进行融合，采用多目标优化算法，结合非支配排序与遗传算法进行系统发育树构建，最终对含有缺失和不可适用的数据构建出在多个目标下最优的系统发育树集合。该方法为形态学数据提供了新方法，相比基于单个目标优化的谱系树构建方法，有效的解决了古生物形态学数据谱系树构建过程中存在的缺失和不可适用以及在多个评价指标下出现冲突的问题，提高了物种谱系分析的准确率和稳定性。
- 牧场动物体征全数字智能采集系统-202111433308.1
- 关鸣;杨军;弓琴;刘伟东;叶锋;王少华 - 北京东方联鸣科技发展有限公司
- 2021-11-29 - 2022-03-22 - G16B10/00
- 本发明公开了一种牧场动物体征全数字智能采集系统，包括遗传评估单元，其通过构建参考群、建立基因组育种值估算方程、获取候选个体基因信息、估算候选个体基因组育种值，并根据基因组育种值选择优秀个体育种；智能称重单元和体高体况测定单元，实现牧场动物的动态称重以及基于3D视觉的体高体况数据采集；数据传输中端，其与所述智能称重单元、体高体况测定单元无线通信连接，用于采集数据互联与实时上传；数据管理平台，其与所述数据传输中端无线通信连接，用于数据的分析与显示。
- 使用训练集用于实现高基因数据分辨率的系统和方法-201980091273.2
- 黄延梅;伊莎贝尔·费尔南德斯·埃斯卡帕;凯瑟琳·莱蒙;弗洛伊德·E·德惠尔斯特 - 黄延梅;伊莎贝尔·费尔南德斯·埃斯卡帕;凯瑟琳·莱蒙;弗洛伊德·E·德惠尔斯特
- 2019-09-27 - 2022-02-11 - G16B10/00
- 公开了用于生成用于分类学分类的增强的序列集的系统、方法和计算机程序产品。在各个实施方案中，接收多个参考序列。多个参考序列中的每一个对应于分类学分类。将对应于参考序列中的至少一个的标记分配给多个补充序列中的每一个。将多个补充序列中的每一个和多个参考序列中的每一个截短到感兴趣的区域，从而生成截短的序列集。测量截短的序列集中截短的序列对之间的相似性，以确定相似性是否高于预定阈值。当相似性高于预定阈值时，将中间分类学标记分配给截短的序列集中截短的序列对，从而生成增强的序列集。
- 一种多类型生物多样性综合评估指标体系的构建方法-202110939576.4
- 刘洋;张敏;渠晓东;彭文启;蒋定国;葛金金;解莹;余杨;张海萍 - 中国长江三峡集团有限公司;中国水利水电科学研究院
- 2021-08-16 - 2021-12-07 - G16B10/00
- 本发明公开一种多类型生物多样性综合评估指标体系的构建方法，其特征在于：它包括如下步骤：步骤1）：构建综合评估指标体系框架；步骤2）：基于生物个体数量、功能性状和系统发育特征，筛选出能够良好反映生物多样性的指标；步骤3）：结合生物群落的实际情况，确定生物多样性综合评估指标体系中各个指标的界定标准，计算出各个生物多样性评估指标的具体数值；步骤4）：利用主成分分析方法计算各指标权重；步骤5）：得到各个单项指标评价值及其权重后，利用叠置指数法计算得到多类型生物多样性综合指数；本发明解决了综合多类型生物多样性定量评估方法缺乏的技术问题，建立系统有效的生物多样性保护策略。
- 一种用于量化生物进化树间相似度的方法-202110200970.6
- 张际峰;王潇;邢应如;胡东;汪承润;毕勇;陈晓雪;华攀玉;朱国华;史国经 - 淮南师范学院
- 2021-02-23 - 2021-11-05 - G16B10/00
- 本发明公开了一种用于量化生物进化树间相似度的新算法。属于生物信息学和进化生物学领域。依据本发明中关于生物进化树间相似度的度量方法步骤和实施方案，提出了具体计算生物进化树相似度的方法，为生物学领域中生物进化树的物种间系统发育及相关方法研究、类似的树形结构图之间的比较研究提供参考。
- 一种二项树模型的模体搜索方法、装置、设备与存储介质-201910181483.2
- 于强;张晓 - 西安电子科技大学
- 2019-03-11 - 2021-08-13 - G16B10/00
- 本发明涉及一种二项树模型的模体搜索方法、装置、设备与存储介质，该方法包括：获取DNA序列大数据集、获取所述DNA序列大数据集的植入模体参数；根据所述DNA序列大数据集、所述植入模体参数，得到第一l‑mer集；根据所述第一l‑mer集，构建二项树模型；根据第一得分模型，从所述二项树模型中确定所述植入模体。本发明通过构建二项树模型的方法，不仅能够从DNA序列大数据集中搜索出了植入模体，同时在找出植入模体的运行时间数量级地快速于其它植入模体搜索方法。
- 一种基于进化搜索的蛋白质构象空间优化方法-202110299297.6
- 彭绍亮;陈健;王小奇;陈东;李肯立 - 湖南大学
- 2021-03-21 - 2021-06-15 - G16B10/00
- 本发明属于生物信息学、智能优化、计算机应用领域，公开了基于进化搜索的蛋白质构象空间优化方法。本发明包括：用氨基酸序列在第0代时的随机构象初始化种群；将种群中个体按照势能值排序；选择低势能个体作为当前采样前的父代个体，对每一个父代个体应用片段替换技术进行修改生成子代个体；对得到的每一个子代个体，应用最小化策略进行一系列的片段替换运动，映射到附近的极小值状态；将经过最小化策略处理后的所有子代个体与种群中其他个体形成的并集经过截断选择后选出新的种群。本发明改进了基本进化方法的不足，如：容易过早收敛到次优区域。本发明借助于以局部贪婪搜索为特征的最小化步骤，实现了采样能力更高的蛋白质构象空间探索方法。
- 蛋白质三维结构预测方法及用其构建的预测云平台-201811100003.7
- 马旭;路建波 - 国家卫生健康委科学技术研究所
- 2018-09-20 - 2021-02-02 - G16B10/00
- 本发明提供了一种蛋白质三维结构预测的方法，包括如下步骤：(1)检索与目标序列相关的结构；(2)选择模板；(3)将目标序列与模板结构对齐；(4)建立模型；(5)评估模型；(6)空间对齐处理。还提供了一种蛋白质三维结构预测云平台，包括：任务收集及检索模块、选择模板模块、目标序列与结构对齐模块、建模模块、评估模块和空间对齐模块，所述蛋白质三维结构预测云平台架设在云服务器上。还提供了该云平台的应用。
- 基于基因数据和生成对抗卷积神经网络的面型预测方法-202010930573.X
- 胡轶宁;谢理哲;潘玥利;王浩;朱浩 - 东南大学
- 2020-09-07 - 2020-12-25 - G16B10/00
- 本发明公开了一种基于基因数据和生成对抗卷积神经网络的面型预测方法，包括以下步骤：S1：对人体颅骨CT扫描图进行数据预处理，并结合相应的基因数据，制作数据集；S2：搭建卷积神经网络；S3：使用训练样本训练步骤S2中搭建好的卷积神经网络，每训练四轮，便用模型对检测样本进行检测，评判生成的预测面型；S4：选取步骤S4中效果最好的一轮作为最终结果。本发明利用深度学习技术，通过卷积神经网络自动提取特征，模型只需要输入基因序列，就可以在很短的时间内计算出基因所对应的完整面部形态，实现端到端的预测。在提高了预测效率的同时，保证了可观的预测准确率。
- 微生物菌株基因组分析方法、装置及电子设备-202010968639.4
- 史文聿;范国梅;孙清岚;吴林寰;马俊才 - 中国科学院微生物研究所
- 2020-09-15 - 2020-12-04 - G16B10/00
- 本公开提供了微生物菌株基因组分析方法、装置及电子设备。该方法的一具体实施方式包括：确定目标基因组数据；对目标基因组进行基因组分析，得到相应的基因组分析结果，其中，基因组分析包括比较基因组分析、基因组组分分析和基因功能分析中的至少一种；将目标基因组数据和相应的基因组分析结果发送至目标服务器，以进行存储。该实施方式能够对微生物菌株的基因组测序数据进行加工、整合和存储，实现相关信息的统一化管理。
- 一种在PPI网络中基于遗传算法识别关键蛋白质的方法-201710144806.1
- 刘维;吴蔷梅;陈昕 - 扬州大学
- 2017-03-06 - 2020-06-23 - G16B10/00
- 本发明涉及一种在PPI网络中基于遗传算法识别关键蛋白质的算法。本发明在蛋白质相互作用网络中产生初始种群，对个体的适应度计算，赌轮的方法选择操作，在随机挑选的个体对之间进行交叉操作，变异操作，对多个个体解进行局部优化。本发明克服了已有的方法各自存在的缺陷。本发明对该指标进行优化，融合了生物信息，可靠性更高，减少了许多不必要的计算，而且能够对预测出来的关键蛋白质进行局部优化，提高在关键蛋白质识别方面的效率，扩展了该技术在生物信息领域的应用范围和实用性。
- 专利分类
