专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种识别膜蛋白类型方法-CN202010942312.X在审
  • 郭菲;王浩;唐继军;丁漪杰 - 天津大学
  • 2020-09-09 - 2021-01-19 - G16B20/00
  • 本发明公开了一种识别膜蛋白类型方法,使用PSI‑BLAST提取氨基酸序列的进化保守信息,即位置特异性得分模型(PSSM);然后使用平均块AvBlock将每一个PSSM提取特征信息,使用离散余弦变换DCT特征提取算法对氨基酸序列进行特征提取,利用离散小波变换DWT提取蛋白质氨基酸序列的有效信息特征,使用梯度方向直方图HOG特征提取算法对氨基酸序列进行特征提取,使用Pseudo‑PSSM(PsePSSM)特征提取算法提取氨基酸的特征信息;使用高斯函数将上述五种特征构建相应的核;并且使用基于希尔伯特‑施密特算法对每个核融合得到膜蛋白的类型;本发明充分考虑了氨基酸的进化保守信息,并且使用五种不同的特征提取算法对位置特异性得分矩阵提取有效信息;提高了膜蛋白预测的准确度。
  • 一种识别膜蛋白类型方法
  • [发明专利]灌浆期玉米籽粒醇溶蛋白质含量变化快速检测方法-CN202111322966.3有效
  • 王雪;马铁民;陈蕊;刘金明;衣淑娟 - 黑龙江八一农垦大学
  • 2021-11-10 - 2022-09-16 - G01N21/359
  • 本发明的灌浆期玉米籽粒醇溶蛋白质含量变化快速检测方法,基于随机森林特征重要和区间偏最小二乘法相结合的算法进行玉米籽粒醇溶蛋白特征波长筛选先根据随机森林特征重要进行特征波长的初步筛选,然后使用区间偏最小二乘法对特征波长子集进行波长二次筛选,进一步剔除因随机森林的随机性问题造成的相关较弱的波长点,同时能够将离散的特征波长点联合起来,提升预测精度。该方法具有检测速度快、精度高的特点,能够解决检测中普遍存在速度慢、损害种子、需要大量的样品集等问题,实现了玉米灌浆期间籽粒醇溶蛋白的快速检测,有效解决了玉米育种过程中检测醇溶蛋白技术耗时长、工作强度大的问题
  • 灌浆玉米籽粒蛋白质含量变化快速检测方法
  • [发明专利]胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的标志物-CN202210884524.6在审
  • 谷内惠介 - 国立大学法人高知大学
  • 2016-11-22 - 2023-04-07 - C07K14/47
  • 本发明的目的在于提供对胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤显示出高灵敏度和特异性的标志物。另外,本发明的目的在于提供检测该标志物的胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的诊断试剂盒,以及利用该标志物评价胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的转移的方法。本发明涉及的胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的标志物,其特征在于,其包括选自分泌球蛋白家族1D成员2和足糖萼蛋白蛋白中的一种以上的蛋白质。另外,本发明涉及的胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的诊断试剂盒,其特征在于,其包括针对选自分泌球蛋白家族1D成员2和足糖萼蛋白蛋白中的一种以上的蛋白质的抗体。
  • 胰腺癌胰管内乳头状粘液肿瘤标志
  • [发明专利]胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的标志物-CN201680072303.1有效
  • 谷内惠介 - 国立大学法人高知大学
  • 2016-11-22 - 2022-08-12 - C07K14/47
  • 本发明的目的在于提供对胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤显示出高灵敏度和特异性的标志物。另外,本发明的目的在于提供检测该标志物的胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的诊断试剂盒,以及利用该标志物评价胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的转移的方法。本发明涉及的胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的标志物,其特征在于,其包括选自分泌球蛋白家族1D成员2和足糖萼蛋白蛋白中的一种以上的蛋白质。另外,本发明涉及的胰腺癌和胰管内乳头状粘液肿瘤的诊断试剂盒,其特征在于,其包括针对选自分泌球蛋白家族1D成员2和足糖萼蛋白蛋白中的一种以上的蛋白质的抗体。
  • 胰腺癌胰管内乳头状粘液肿瘤标志
  • [发明专利]基于动态建模的阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法-CN201910658585.9有效
  • 张健;樊建伟;张钰 - 信阳师范学院
  • 2019-07-22 - 2022-10-11 - G16B5/00
  • 本发明公开了基于动态建模的阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法,涉及生物信息学技术领域,方法包括:收集人体体液分泌蛋白质的动态样本池,构建阿尔兹海默症相关的蛋白质数据集;针对阿尔兹海默症相关蛋白质,逐一搜索其在体液蛋白质里的同源蛋白质,提取同源蛋白质的进化保守特征和序列模式特征,分别对人体体液蛋白质和阿尔兹海默症蛋白质进行特征化描述;使用动态建模策略进行预测得到相应的预测结果。本发明采用动态建模策略对分泌蛋白质的相关数据进行深入挖掘和利用,得到了与分泌蛋白质相关的预测结果,为阿尔兹海默症的早期诊断和治疗提供了有力的理论和数据支撑。
  • 基于动态建模阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法
  • [发明专利]一种骆驼奶特征肽段组合及鉴定方法-CN202111612793.9有效
  • 黄青;曹玲;杨静;张莹;谭力;施海蔚 - 江苏省食品药品监督检验研究院
  • 2021-12-27 - 2023-10-20 - C07K14/47
  • 本发明涉及一种骆驼奶特征肽段组合及鉴定方法,通过高效液相色谱‑串联质谱联用技术检测,找到专属性的特征多肽标志物组合,特征肽段组合包含SEQ ID NO.1~SEQ ID NO.8所示鉴定骆驼奶粉真实特征肽段本发明通过大量实验筛选,从具有物种专属性特征肽段中筛选出性质稳定、响应高、重复性好的肽段,排除酶解性质、蛋白修饰及基质效应对检测的影响,建立的方法灵敏度高,准确度好,可操作强。此外,本发明选择蛋白中的特征肽段作为检测对象,其不受蛋白稳定性和深加工的影响,可满足样品中的非变性与变性蛋白检测,方法的适用强。为骆驼乳制品掺伪监测和商品标签真实监管提供有效的技术手段。
  • 一种骆驼特征组合鉴定方法

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