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[发明专利]一种基于深度学习特征提取的胃癌蛋白质组学分型框架识别方法-CN202210175784.6在审
发明人：白明泽;赵雪霏 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明属于人工智能和蛋白质组学领域，具体涉及一种基于深度学习特征提取的胃癌蛋白质组学分型框架识别方法，该方法包括：获取待识别的蛋白表达谱，对蛋白表达谱进行预处理；将预处理后的蛋白表达谱输入到训练好的自动编码器，提取自动编码器瓶颈层的节点，利用该节点进行一致性聚类，得到待识别蛋白表达谱的聚类标签；根据聚类标签训练分类器，对未知标签样本进行预测，完成胃癌蛋白质组学分型框架识别；本发明使用深度学习的自动编码器对来自多中心的二期、三期胃癌患者特征提取进行一致性聚类后获得了具有显著生存差异的分子亚型，且亚型表现为预后好、化疗获益和预后差、化疗无效。
一种基于深度学习特征提取胃癌蛋白质学分框架识别方法

[发明专利]蛋白质结构预测-CN202011623825.0在审
发明人：王童;邵斌;刘铁岩 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：根据本公开的实现，提供了蛋白质结构预测的方案。根据该方案，获取针对目标蛋白质的约束集，约束集包括针对目标蛋白质的多个结构属性的多个约束。提取多个约束各自的特征信息，并基于多个约束的特征信息来确定多个约束各自对应的多个权重。每个权重指示对应的约束在用于预测目标蛋白质的结构时对预测的影响程度。基于约束集中的多个约束和多个权重来预测目标蛋白质的结构。根据该方案，通过对所使用的约束的预处理，可以解决约束集中的潜在冲突，并消除约束的冗余性。这有利于对目标蛋白质的结构的准确预测。
蛋白质结构预测

[发明专利]蛋白质结构预测-CN202011631945.5在审
发明人：王童;邵斌;刘铁岩 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G16B35/20 文献下载
摘要：根据本公开的实现，提出了一种用于蛋白质结构预测的方案。在该方案中，从针对目标蛋白质的片段库，针对目标蛋白质的多个残基位置中的每个残基位置确定多个片段。每个片段包括多个氨基酸残基。然后，针对每个残基位置，生成多个片段的结构的特征表示。接下来，基于针对多个残基位置所生成的相应的特征表示，确定对目标蛋白质的结构和结构属性中的至少一项的预测。该方案能够利用片段库的结构信息来补充和完善蛋白质结构预测中所使用的信息，从而提高蛋白质结构预测的准确性。
蛋白质结构预测

[发明专利]猪钙蛋白酶抑制蛋白基因单体型的分离鉴定方法-CN200610028881.3无效
发明人：潘玉春;王起山;孙立彬;李婧;白春艳 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2006-07-13 - 公布日： 2007-01-31 - 主分类号： C12Q1/68 文献下载
摘要：本发明涉及一种猪钙蛋白酶抑制蛋白基因单体型的分离鉴定方法，属于家畜分子生物学技术领域。其步骤包括，提取猪的基因组DNA，钙蛋白酶抑制蛋白基因的PCR扩增，扩增产物的多态性检测，单体型的构建及其与猪肉肉质性状的相关性分析。本发明的特征是分离鉴定出两个新的猪钙蛋白酶抑制蛋白基因的单体型H2121和H1211。本发明利用钙蛋白酶抑制蛋白基因的单体型与猪肉肉质性状显著相关的特性，为猪的标记辅助选种和选配提供了新的分子标记方法。
蛋白酶抑制蛋白基因体型分离鉴定方法

[发明专利]一种基于多角度编码和特征选择的DNA结合蛋白识别方法-CN202110815562.1在审
发明人：宋晓宁;周李玲;冯振华 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多角度编码和特征选择的DNA结合蛋白识别方法，包括，在训练阶段，iDBP‑DEP利用四种表示方法对蛋白质序列进行编码，得到3240维的特征向量作为初始特征；根据特征选择算法选择最优的特征子集；所述iDBP‑DEP将所述子集输入SVM分类器进行训练，得到预测模型；测试集中的每个蛋白质通过相同的步骤进行编码，得到对应的最佳特征子集，并输入所述预测模型中进行预测，最终获得相应的预测结果。本发明方法提供的iDBP‑DEP在各项评估指标上均展现了优越的性能，具有较良好的有效性和稳定性。
一种基于角度编码特征选择 dna 结合蛋白识别方法

[发明专利]用于监测自闭症的生物标志物检测-CN201880085494.4在审
发明人： L·迪拉姆 -专利权人：斯塔利克拉股份有限公司
申请日： 2018-11-06 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明涉及蛋白激酶A用于诊断自闭症谱系障碍(ASD)患者中的ASD表型1的用途，其中，检测患者样本中的蛋白激酶A水平，如果测得的蛋白激酶A水平低于年龄和性别匹配的对照样本中的蛋白激酶A水平，则诊断为ASD另外，本发明还涉及蛋白激酶A用于监测ASD患者中ASD严重性变化的用途，其中，检测患者样本中的蛋白激酶A水平将，ASD严重性增加的特征在于蛋白激酶A水平与患者先前样本中测得的蛋白激酶A水平相比降低。此外，本发明涉及一种诊断ASD表型1的方法以及一种包括用于检测蛋白激酶A水平的工具的试剂盒。
用于监测自闭症生物标志检测

[发明专利]用于匹配肿瘤学特征的系统和方法-CN201680062051.4有效
发明人：安德里亚·卡利法诺;马里亚诺·贾维尔·阿尔瓦雷茨 -专利权人：纽约市哥伦比亚大学信托人
申请日： 2016-08-26 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： C12N5/09 文献下载
摘要：本文公开了基于蛋白质活性特征分析疾病或病症(例如，肿瘤)的技术。一种示例性方法可包括定量测量来自疾病或病症的样品中的多种主调节蛋白的蛋白质活性；以及由所述主调节蛋白的所述定量的蛋白质活性分析所述肿瘤。
用于匹配肿瘤特征系统方法

[发明专利]基于改进PSSM进行特征提取与融合的蛋白质亚核定位方法-CN201811187766.X有效
发明人：聂仁灿;阮小利;周冬明;贺康建;李华光 -专利权人：云南大学
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进PSSM进行特征提取与融合的蛋白质亚核定位方法，涉及生物及信息技术领域。所述基于改进PSSM进行特征提取与融合的蛋白质亚核定位方法首先对蛋白质序列的进化信息采用Z‑SoftMax函数去规范化位置特异性得分矩阵；其次采用提出的SC‑PSSM‑C和SC‑PSSM‑R分别对位置特异性得分矩阵进行不同方向不同跳跃间隔下的特征提取，固定PSSM的长度；再利用改进的最大信息系数算法对融合后的特征进行特征选择，最后采用优化参数后的W‑SVM分类器进行最终的分类预测。本发明具有能弥补传统特征提取的局限性和单一性，提高了蛋白质亚核定位的能力。
基于改进 pssm 进行特征提取融合蛋白质核定方法

[发明专利]一种纤维蛋白原溶液及纤维蛋白原试剂的制备方法-CN202211131198.8在审
发明人：滕玉斌;李凤叶;彭琳 -专利权人：三诺生物传感股份有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： C07K14/75 文献下载
摘要：本申请公开了一种纤维蛋白原溶液，其特征在于，包括助剂，以及包含有纤维蛋白原的基质；当纤维蛋白原溶液为第一浓度时，所述基质为健康人血浆或添加纤维蛋白原的健康人血浆；当纤维蛋白原溶液为第二浓度时，所述基质为健康人血浆和牛血清的混合物本申请提供的纤维蛋白原溶液及试剂，具有强互换性，同时使用方便、保存简易，具有经济性。本申请既能对内部的纤维蛋白原进行冻干保护、稳定性保护和溶解性提升，又能保证物质的互换性，使其量值能准确溯源至国际参考物质和标准，使其校准的检测系统具有被认可的正确性。
一种纤维蛋白原溶液试剂制备方法

[实用新型]一种蛹蛋白金属纱线-CN201220687910.8有效
发明人：廖周荣;贾卫平;田果;黄金洪;李跃鸿 -专利权人：四川省宜宾惠美线业有限责任公司
申请日： 2012-12-13 - 公布日： 2013-07-17 - 主分类号： D02G3/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种蛹蛋白金属纱线，属于纱线制造技术领域。该纱线包括蛹蛋白纤维纱线（2）和金属丝线（1）缠绕而成，其特征在于：所述的蛹蛋白纤维纱线（2）包覆于金属丝线（1）外表面，形成金属丝线（1）为芯，蛹蛋白纤维纱线（2）为外壳的结构。本实用新型提供的蛹蛋白金属纱线采用包覆式缠绕复合结构，金属丝线在内，蛹蛋白纤维纱线在外，其具有良好的吸湿透气性、染色鲜艳、悬垂性好、不起球，且具有良好的防紫外线和润肤功效，有良好地的防辐射性，可增强织物的抗静电性
一种蛋白金属纱线

[发明专利]使植物产生杂草防治化合物耐受性的方法-CN99105300.1无效
发明人：中岛宽树;长泽秋都 -专利权人：住友化学工业株式会社
申请日： 1999-04-30 - 公布日： 1999-11-24 - 主分类号： C12N15/29 文献下载
摘要：通过将一种可编码一种蛋白质的基因引入植物细胞并且表达该基因而产生耐杂草防治化合物的植物,所述的蛋白质具有至少下列(a)至(c)特征(a)对可导致杂草防治化合物的杂草防治活性的物质具有特异性亲和性;(b)对与所述蛋白质有特异性亲合性的物质不具有修饰能力;(c)基本上不含免疫球蛋白中可变区的构架区。
植物产生杂草防治化合物耐受方法

[发明专利]药物分子生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211085588.6在审
发明人：潘鸿鹄;徐挺洋;李蓝青 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：该方法包括：确定蛋白分子对应的蛋白分子信息，蛋白分子包括多个蛋白节点，蛋白分子信息用于表示多个蛋白节点的类型和结构；对蛋白分子信息进行特征编码，得到蛋白分子特征；对蛋白分子特征进行特征解码，得到药物分子信息，药物分子信息指示的药物分子对蛋白分子具有活性。本申请根据蛋白分子信息对应的蛋白分子特征，直接解码出对蛋白分子具有活性的药物分子对应的药物分子信息，从而得到有效的药物分子，无需筛选对蛋白分子具有活性的药物分子，简化了生成药物分子的流程，提高了生成药物分子的效率
药物分子生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]程序可控的蛋白质快速分泌释放系统及其构建方法和应用-CN202310413461.0在审
发明人：叶海峰;王欣怡;康利萍 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： C12N15/85 文献下载
摘要：本发明公开了一种程序可控的蛋白质快速分泌释放PASS系统，包括临床批准药物调控的蛋白质快速分泌释放系统，蓝光调控的蛋白质快速分泌释放系统和识别蛋白抗原信号的蛋白质快速分泌释放系统。本发明所述PASS系统具有响应多种诱导物并通过直接调控蛋白质分泌而不是诱导蛋白质转录表达，实现对用户自定义的多种蛋白质快速释放的能力。本发明所述PASS系统可以快速、高效地调控目标蛋白质的分泌释放，具有正交性、无毒性、高效性、低的背景泄露以及快速诱导蛋白质快速分泌释放等特征，为基础研究、基因工程和再生医学领域提供人工可控的蛋白药物快速、瞬时蛋白快速递送技术平台，对治疗蛋白质分泌不足或损伤引起的疾病具有巨大的潜在应用价值。
程序可控蛋白质快速分泌释放系统及其构建方法应用

[发明专利]基于嵌入特征和不平衡分类损失的蛋白质折叠识别方法及系统-CN202210110503.9有效
发明人：张蕾;杨伟;文云光 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于嵌入特征和不平衡分类损失的蛋白质折叠识别方法及系统。该方法首先采用预训练的蛋白质语言模型ProtT5‑XL‑UniRef50生成给定蛋白质链的嵌入矩阵，然后通过计算均值和余弦相似性将嵌入矩阵转化为固定长度的特征向量。特别地，通过使用嵌入特征，本发明避免了耗时的多序列比对操作。此外，考虑到蛋白质折叠数据具有明显的不平衡类分布，本发明采用针对不平衡分类任务的标签分布意识间隔损失训练设计的多层感知机网络，并因此增强了稀疏折叠类别的学习能力。总之，本发明提出的蛋白质折叠识别网络模型能够快速准确地预测给定蛋白质链的折叠类别。
基于嵌入特征不平衡分类损失蛋白质折叠识别方法系统

[发明专利]一种基于多壳层和扩展连接性指纹的药靶亲和力预测方法-CN202310223854.5在审
发明人：彭绍亮;潘亮;王小奇 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多壳层和扩展连接性指纹的药靶亲和力预测方法，使用PDBbind数据库中的蛋白质‑配体复合物作为数据集；对大分子蛋白质和小分子配体的结合口袋建模，从配体的几何中心向外构建N个壳层，根据蛋白质原子的空间坐标把蛋白质原子对应到各个壳层；通过原子符号、显式价、等特征把配体原子分为多种类别；把所有特异性原子对作为该壳层的特征，叠加多个壳层的特征得到复合物的特征向量；通过对复合物特征的3D切片，使用Transformer学习壳层原子对特征本发明解决现有方法无法表征长程相互作用的问题；通过对复合物特征的3D切片，使得Transformer能够很好的学习到壳层原子对特征，进而改变了表征的性能。
一种基于多壳层扩展连接指纹亲和力预测方法