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[发明专利]一种药物-靶点相互作用预测方法和系统-CN202211567784.7在审
发明人：宁乔;王悦;赵尧淼;郜俊 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种药物‑靶点相互作用预测方法和系统，从药物、蛋白质的邻居信息及子图出发，提取药物、蛋白质的初始特征，与现有通过全局信息进行属性挖掘的方法不同，更多地关注药物、蛋白质周围的局部信息，提高了特征的质量及有效性本发明通过药物‑蛋白质对构建多视图网络，将药物‑蛋白质对看成一个整体进行全面、多角度地信息挖掘，获得药物‑蛋白质对的整体特征表示，充分地考虑了药物‑蛋白质之间的结合关系，并且可以将未知的药物或蛋白质添加进网络中本发明有助于提高药物‑蛋白质预测准确度，对发掘潜在的药物‑蛋白质相互作用关系十分有意义，对于实际疾病诊断与治疗以及后续药物的研发存在一定价值。
一种药物相互作用预测方法系统

[发明专利]一种基于多重进化矩阵的蛋白质二级结构预测方法-CN201710150418.4有效
发明人：鹿文鹏;杜月寒;刘毅慧;成金勇;孟凡擎 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2017-03-14 - 公布日： 2019-02-26 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重进化矩阵的蛋白质二级结构预测方法，包括：下载蛋白质NR数据库及BLAST程序本地软件包，生成给定蛋白质序列的位置特异性打分矩阵PSSM矩阵，对PSI‑BLAST程序进行参数调整得到蛋白质序列的不同趋异度的进化矩阵；对进化矩阵中的所有特征向量进行处理，构成多重进化矩阵特征；将多重进化矩阵的特征作为分类器的输入并对分类准确率进行评价，获得优化模型；针对结构未知的蛋白质，输入优化模型，预测蛋白质的二级结构。本发明对于一条蛋白质序列，同时使用多种不同进化趋异度的矩阵来表示蛋白质序列，更为充分的表示了蛋白质结构信息，更全面的考虑了残基替换的可能性，提高了蛋白质二级结构预测的准确率，编码方法简单有效。
一种基于多重进化矩阵蛋白质二级结构预测方法

[发明专利]一种研究血液相容性材料的蛋白质选择性吸附模型及其验证方法-CN201210030977.9有效
发明人：陈弟虎;何振辉;黄展云;罗平 -专利权人：中山大学
申请日： 2012-02-13 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种研究血液相容性材料的蛋白质选择性吸附模型及其验证方法。本发明包括模拟仿真验证和实验验证。模拟仿真验证是以生物材料结构模型和纤维蛋白原官能团A肽结构为基础，通过计算轻稀土元素掺杂的氧化锌晶体与人纤维蛋白原中A肽之间的相互作用能来实现的。实验验证方法是由在不同条件下制备出的氧化锌薄膜，通过分析薄膜表面的特征参数，结合酶联免疫法测量材料表面对纤维蛋白原和/或白蛋白的吸附量差异，验证不同表面特征的薄膜对血浆蛋白质的选择性吸附的结果。本发明所提出的蛋白质选择吸附模型及其验证方法，适合于包括凝血和抗凝血材料的筛选、以及为血液接触型医疗器件的设计和制备提供理论基础。
一种研究血液相容性材料蛋白质选择性吸附模型及其验证方法

[发明专利]一种蛋白质的β－转角结构预测及特征分析方法-CN200810069942.X无效
发明人：梁桂兆;梅虎;杨力;李志良 -专利权人：重庆大学
申请日： 2008-07-08 - 公布日： 2008-11-19 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种蛋白质的β－转角结构预测及特征分析方法，能够用于蛋白质β－转角结构预测，并为蛋白质的折叠识别研究以及蛋白质的整个三维结构预测提供参考，包括如下步骤：a)基于因子分析方法，构建氨基酸广义信息因子分析标度；b)应用氨基酸广义信息因子分析标度对蛋白质结构中足可解释β－转角结构特征的7－残基滑动序列片断进行表征；c)用线性判别分析建立蛋白质的β－转角结构识别及特征分析模型；d)采取排除非卷曲区域中的残基和状态翻转规则两步过滤措施，保证β－转角预测结果的真实性。
一种蛋白质转角结构预测特征分析方法

[发明专利]基于机器学习技术预测细菌保护性抗原蛋白的方法及系统-CN201910264168.6有效
发明人：陈薇;宰晓东;徐俊杰;殷瑛;张军;李汭桦 -专利权人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习技术预测细菌保护性抗原蛋白的方法，所述方法包括：(1)数据收集：收集已知细菌保护性抗原和非保护性抗原分别作为学习模型的阳性集和阴性集，并分析抗原序列的特征因素；(2)模型建立：采用投票算法将支持向量机算法、神经网络算法、贝叶斯分类算法和决策树算法集成，建立保护性抗原预测的机器学习模型；(3)保护性抗原预测：对细菌待预测蛋白序列进行特征值分析并利用建立好的模型预测其是否为保护性抗原，排除与人、鼠同源性蛋白，输出预测到的细菌保护性抗原。本发明可对细菌全基因组编码的蛋白进行保护性抗原预测，提高了预测准确度，能够缩短细菌疫苗研发的进程，适用于广泛应用。
基于机器学习技术预测细菌保护性抗原蛋白方法系统

[发明专利]活化细胞周期蛋白依赖性激酶的激酶及其应用-CN98808008.7无效
发明人： G·费伊;J·G·瓦雷;C·曼恩;J－Y·苏莱特 -专利权人：原子能委员会;居里研究所;国家科研中心
申请日： 1998-08-11 - 公布日： 2004-05-12 - 主分类号： C12N9/12 文献下载
摘要：本发明涉及具有下列共同特征的蛋白激酶家族：它们缺乏保守序列GxGx(Y/F)GxV，它们具有一种非细胞周期蛋白依赖性CAK活性，该家族的蛋白激酶的抑制剂可用做杀真菌剂。
活化细胞周期蛋白依赖性激酶及其应用

[发明专利]临床蛋白质质谱数据的分类方法-CN201711341974.6在审
发明人：白娟;张自力 -专利权人：西南大学
申请日： 2017-12-14 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种临床蛋白质质谱数据的分类方法，包括如下步骤S1.对含噪的临床蛋白质质谱数据进行预处理，剔除质谱数据中的噪声；S2.从剔除噪声的质谱数据中提取出类别区分特征；S3.采用决策树对类别区分特征进行训练，并将待测的蛋白质质谱数据输入到决策树中进行训练分类，通过本发明，能够对蛋白质质谱数据中的噪声进行有效剔除，而且确保剔除噪声的质谱数据的完整性，并且不损坏质谱数据的原有特征，而且算法过程准确，进而确保最终的分类准确性
临床蛋白质数据分类方法

[发明专利]一种基于混合网络模型的蛋白质结构域边界预测方法-CN202310215993.3在审
发明人：张贵军;汪乾梁;彭春翔;张金龙;朱海涛;周晓根 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：一种基于混合网络模型的蛋白质结构域边界预测方法，设计了一种结合卷积网络和长短时记忆网络的混合深度学习网络模型对输入特征进行信息提取，输入特征包括：蛋白质氨基酸序列，位置特异性矩阵(PSSM)，二级结构和溶剂可及性；然后使用随机森林对提出的深度特征进行分类，每个残基得到一个[0,1]之间的概率分数，结合大量实验数据得出的边界阈值判断每一个蛋白质残基是否处于域边界区域。用庞大数据来学习域边界分割规则，对于蛋白质结构域分割具有极大的进步意义。本发明提升了边界预测的可靠性。
一种基于混合网络模型蛋白质结构边界预测方法

[发明专利]一种新的多肽——人含核糖体蛋白S12特征性序列片段的蛋白9.79和编码这种多肽的多核苷酸-CN00125554.1无效
发明人：毛裕民;谢毅 -专利权人：上海博德基因开发有限公司
申请日： 2000-09-29 - 公布日： 2002-04-24 - 主分类号： C07K14/435 文献下载
摘要：本发明公开了一种新的多肽——人含核糖体蛋白S12特征性序列片段的蛋白9.79,编码此多肽的多核苷酸和经DNA重组技术产生这种多肽的方法。本发明还公开了编码这种新的人含核糖体蛋白S12特征性序列片段的蛋白9.79的多核苷酸的用途。
一种多肽核糖体蛋白 s12 特征序列片段 9.79 编码这种多核苷酸

[发明专利]一种新的多肽——人含蛋白内切酶特征性序列片段的蛋白10.67和编码这种多肽的多核苷酸-CN00127247.0无效
发明人：毛裕民;谢毅 -专利权人：上海博德基因开发有限公司
申请日： 2000-11-06 - 公布日： 2002-06-05 - 主分类号： C07K14/435 文献下载
摘要：本发明公开了一种新的多肽——人含蛋白内切酶特征性序列片段的蛋白10.67,编码此多肽的多核苷酸和经DNA重组技术产生这种多肽的方法。本发明还公开了编码这种新的人含蛋白内切酶特征性序列片段的蛋白10.67的多核苷酸的用途。
一种多肽蛋白内切酶特征序列片段 10.67 编码这种多核苷酸

[发明专利]一种新的多肽——人含核糖体蛋白L19特征性序列片段的蛋白9和编码这种多肽的多核苷酸-CN00115493.1无效
发明人：毛裕民;谢毅 -专利权人：上海博德基因开发有限公司
申请日： 2000-04-27 - 公布日： 2001-11-07 - 主分类号： C07K14/435 文献下载
摘要：本发明公开了一种新的多肽——人含核糖体蛋白L19特征性序列片段的蛋白9,编码此多肽的多核苷酸和经DNA重组技术产生这种多肽的方法。本发明还公开了编码这种新的人含核糖体蛋白L19特征性序列片段的蛋白9的多核苷酸的用途。
一种多肽核糖体蛋白 l19 特征序列片段编码这种多核苷酸

[发明专利]基于Weisfeiler-Lehman与深度神经网络的药物靶点预测方法及系统-CN202210907013.1在审
发明人：彭有梅;黄津津;陈彦宏;李文欢;付小倩;张壮丽;刘尚坤;谢银峰;王娅蓉;张艳;马方 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明涉及生物医药技术领域，具体涉及一种基于Weisfeiler‑Lehman与深度神经网络的药物靶点预测方法及系统，包括，获取待预测药物的药物分子和待预测靶点的蛋白分子，进而得到待预测药物的指纹图谱和邻接矩阵以及待预测靶点的蛋白质序列向量，从而得到药物嵌入向量特征和蛋白序列嵌入向量特征；根据预先构建并训练好的深度神经预测网络、药物嵌入向量特征以及蛋白序列嵌入向量特征，确定药物靶点相互作用关系。本发明有效提高了预测药物靶点相互作用关系的准确性。
基于 weisfeiler lehman 深度神经网络药物预测方法系统

[发明专利]基于超大规模进化算法和硬件加速的蛋白质异常检测方法-CN202111613042.9在审
发明人：田野;孟源;张亚杰;张兴义 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超大规模进化算法和硬件加速的蛋白质异常检测方法，包括：1、采集质谱特征数据；2、生成质谱特征选择方案种群和外部存档，并设置参数；3、更新外部存档并对质谱特征进行快速聚类分组；4、执行交配池选择后，同时在原始空间和分组后的缩减空间生成子代质谱特征选择方案；5、利用子代特征选择方案自适应调节算法参数，之后合并子代和父代质谱特征选择方案种群进行环境选择，迭代以上过程选取优质特征选择方案，最终得到最优的蛋白质异常检测特征选择方案本发明能高效地处理超大规模蛋白质异常检测问题，在超大规模的质谱特征集中快速的获得优质特征选择方案并进行蛋白质异常检测，以提高检测准确性。
基于超大规模进化算法硬件加速蛋白质异常检测方法

[发明专利]蛋白质间相互作用的预测方法、装置、终端及介质-CN201810336808.5在审
发明人：李坚强;史晓峰;明仲;李赛玲 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明适用生物技术领域，提供了一种蛋白质间相互作用的预测方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：当接收到对两个蛋白质之间的相互作用的进行预测的请求时，获取两个待预测蛋白质的序列，然后通过SIFT算法从两个待预测蛋白质的序列中获取两个待预测蛋白质的序列特征子，最后通过预先训练好的WELM分类器对两个待预测蛋白质的序列特征子进行相互作用预测，以确定两个蛋白质之间是否存在相互作用，从而通过评价指标较高的预先训练好的WELM分类器对待预测蛋白质的序列特征子进行预测，提高了预测结果的准确性。
蛋白质预测序列特征分类器生物技术领域终端存储介质评价指标预测结果种蛋白质

[发明专利]一种负电性小分子/阳离子聚合物复合的蛋白差异性黏附材料的制备方法及应用-CN202211065735.3有效
发明人：徐福建;杨雪;胡杨;苏洋 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： C08L1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种负电性小分子/阳离子聚合物复合的蛋白差异性黏附材料的制备方法及应用，其特征在于，制备步骤为：将阳离子聚合物与负电性小分子溶解，得到共混溶液，所述的阳离子聚合物与负电性小分子的质量比为1:0.05～1:10；将得到的共混溶液制成凝胶或膜，或将共混溶液对基材进行改性，制备得到蛋白差异性黏附材料；所述的蛋白差异性黏附材料可以对蛋白进行差异性黏附。通过负电性小分子调控基材表面阳离子聚合物的正电性，以调控正电性对负电蛋白的黏附作用力，实现对蛋白黏附量的调控及不同蛋白的差异性黏附。
一种负电分子阳离子聚合物复合蛋白差异性黏附材料制备方法应用

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