一种构建植物miRNA遗传调控通路的方法

    公开(公告)号:CN117095748B

    公开(公告)日:2024-04-23

    申请号:CN202311097229.7

    申请日:2023-08-29

    IPC分类号: G16B25/10 G16B20/20

    摘要: 本发明提供了一种构建植物miRNA遗传调控通路的方法,涉及分子遗传学领域。本发明了一种构建植物miRNA遗传调控通路的方法,可准确、快速、高效地鉴定miRNA上游调控转录因子与下游调控靶基因,是对先前仅开展miRNA下游靶基因研究的有效补充,对解析植物复杂性状的遗传调控通路提供了重要的技术参考。采用本发明提供的方法,得出毛白杨miR393a的上游转录因子与下游靶基因,构建了miR393a影响木材组织相关性状的遗传调控通路。

    确定和使用微生物组复原力指数的方法

    公开(公告)号:CN117916806A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202280058865.6

    申请日:2022-09-02

    摘要: 方法可使用指数来定量个体的微生物群复原力的程度,以便能够向需要的那些个体提出个性化营养解决方案,从而改善这些个体的微生物组复原力,尤其是在挑战或应激源下。复原力指数优选基于对高脂肪饮食挑战之前、期间和之后的微生物群的分析,以提供基于对该挑战期间和之后的个体肠道微生物组的组合物、代谢物和其他生理参数的分析来定量该微生物组的复原力状态的方法。微生物组复原力指数可用于将消费者聚类为具有复原力或不具有复原力,使得可向不具有复原力的个体建议和/或施用饮食干预。本公开还提供了微生物组抵抗力指数、微生物组恢复指数和/或微生物组复原力指数;还提供了筛选具有低复原力的患者的方法;并且进一步提供了筛选具有低复原力指数的个体并向该个体提供诸如营养干预之类的建议的方法。

    一种基于多视图注意力解读细胞间主要通讯组件的方法

    公开(公告)号:CN117912557A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410010495.X

    申请日:2024-01-04

    申请人: 湖南大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多视图注意力解读细胞间主要通讯组件的方法,包括:S1、获取晚期肾细胞癌的scRNA‑seq数据集;S2、利用细胞‑细胞通信分析工具推断所述数据集的配体‑受体的相互作用;S3、以单细胞分辨率构建多视图细胞‑细胞通信网络;S4、解读细胞‑细胞通信对特异性靶基因表达的影响;S5、解读细胞‑细胞通信对肿瘤细胞功能状态的影响;S6、确定训练策略;S7、基于基因表达或细胞功能状态受细胞通信影响的程度进行模型的解释;S8、基因本体论富集分析,选择高度可变的基因作为靶基因,通过GO富集分析,得到受细胞‑细胞通信影响较大以及较小的基因。本发明具有从scRNA‑seq数据中解读CCCs下游功能影响的能力。

    一种结直肠癌的诊断生物标志物及检测方法

    公开(公告)号:CN117887856A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410220354.0

    申请日:2024-02-28

    IPC分类号: C12Q1/6886 G16B25/10

    摘要: 本发明公开了一种结直肠癌的诊断生物标志物及检测方法。所述结直肠癌生物标志物包括转谷氨酰胺酶2、上皮细胞黏附分子,二肽酶1、基质金属肽酶14和跨膜4L超家族成员1的组合,和/或,转谷氨酰胺酶2的编码核酸、上皮细胞黏附分子的编码核酸、二肽酶1的编码核酸、基质金属肽酶14的编码核酸和跨膜4L超家族成员1的编码核酸的组合。本发明以所述生物标志物为特征构建CRC Score诊断模型,在测试组患者的诊断准确率为88%,灵敏度和特异度分别为86%和92%,相比于现有血清指标能更早发现结直肠癌,有利于结直肠癌的早期筛查。

    模型训练方法、反复种植失败识别方法及装置

    公开(公告)号:CN117877582A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410082445.2

    申请日:2024-01-19

    摘要: 本申请涉及一种模型训练方法、反复种植失败识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。通过获取样本数据,分别对第一测序数据样本和第二测序数据样本进行分析处理,得到对应的目标miRNA的表达量,基于第二测序数据样本中目标miRNA的表达量进行特征筛选,确定miRNA特征集合,根据第一测序数据样本和第二测序数据样本,确定与miRNA特征集合对应的第一表达量集合和第二表达量集合,采用第一表达量集合和第二表达量集合训练预测模型,直到预测模型收敛,得到目标预测模型。由于样本数据是正样本和负样本的测序数据,相较于传统的通过活检提取子宫内膜组织进行评估的方式,可以实现无创的样本提取,通过机器学习方法训练能够提高模型预测的准确性。

    PD-L1阴性非小细胞肺癌靶点预测方法、介质及设备

    公开(公告)号:CN117831622A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311870428.7

    申请日:2023-12-29

    摘要: 本发明涉及PD‑L1阴性非小细胞肺癌靶点预测方法、介质及设备,所述方法包括以下步骤:获取待预测对象的降维基因信息,通过预先构建并训练的风险比例回归模型对所述降维基因信息进行处理,获得靶点预测结果;其中,降维基因信息通过以下步骤确定:从多源数据库中获取若干NSCLC患者的全基因组表达信息;针对每个数据库分别进行以下操作:进行预处理,生成PD‑L1阴性患者基因序列,进行基因初步筛选,获得癌变组织和正常组织之间的差异基因;构建加权基因共表达网络,提取与癌症发展相关度最高的模块;获得各数据库的交集基因;对交集基因进行降维处理。与现有技术相比,本发明有助于解决PD‑L1阴性NSCLC患者的免疫治疗应答效率低的问题,具有精度高、可靠性高等优点。

    一种AML诊断和预后的组合分子标志物

    公开(公告)号:CN117737251A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202410193204.5

    申请日:2024-02-21

    申请人: 北京医院

    发明人: 任思楣 郭婕

    摘要: 一种AML诊断和预后的组合分子标志物,所述组合分子标志物包括RTN4R、PDIA6、CYP2E1、CALCRL和AREG。采用所述组合分子标志物构建检测模型对患者进行评分,从而实现对AML患者的精准预后分层。还开发AML患者预后的量化工具,可为ELN分层提供额外的预测AML患者的化疗耐药/敏感性的能力。