-
公开(公告)号：CN113921086A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111076065.0
申请日：2021-09-14
申请人： 上海中科新生命生物科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于质谱分析的蛋白质从头肽测序方法及系统，包括卷积神经网络模型、迁移神经网络模型和多模态数据模型；卷积神经网络模型从原始质谱图中提取出质谱MS1数据和质谱MS2数据，并进行特征提取和处理；迁移神经网络模型对卷积神经网络模型进行深度学习；多模态数据模型利用氨基酸序列对卷积神经网络模型和迁移神经网络模型进行训练和预测，以得到肽段序列。通过质谱MS1数据的离子保留时间对质谱MS2数据进行过滤及筛选，再利用迁移神经网络模型对所述卷积模型进行深度学习，使得最终可精准预测原始图谱的肽段序列，解决了如何提高蛋白质从头肽测序中无参考测序的准确性的问题。
-
公开(公告)号：CN113933420A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111166722.0
申请日：2021-09-30
申请人： 上海中科新生命生物科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于质谱的单克隆抗体从头测序方法，属于生物药表征领域，通过高效液相色谱分离和质谱检测得到高质量的单克隆抗体多酶解液质数据，再经过测序软件对二级谱进行从头测序和序列拼装后得到单克隆抗体的氨基酸序列，软件输出的序列经过分子量的验证和手动进一步分析后，单克隆抗体轻重链序列可以达到100％的覆盖率和99.5％以上的氨基酸准确度，从而为未知序列单克隆抗体的精准完整从头测序提供了一种方法，以保证其生物活性。
-
公开(公告)号：CN113921086B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111076065.0
申请日：2021-09-14
申请人： 上海中科新生命生物科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于质谱分析的蛋白质从头肽测序方法及系统，包括卷积神经网络模型、迁移神经网络模型和多模态数据模型；卷积神经网络模型从原始质谱图中提取出质谱MS1数据和质谱MS2数据，并进行特征提取和处理；迁移神经网络模型对卷积神经网络模型进行深度学习；多模态数据模型利用氨基酸序列对卷积神经网络模型和迁移神经网络模型进行训练和预测，以得到肽段序列。通过质谱MS1数据的离子保留时间对质谱MS2数据进行过滤及筛选，再利用迁移神经网络模型对所述卷积模型进行深度学习，使得最终可精准预测原始图谱的肽段序列，解决了如何提高蛋白质从头肽测序中无参考测序的准确性的问题。
-
公开(公告)号：CN113933417A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111163682.4
申请日：2021-09-30
申请人： 上海中科新生命生物科技有限公司
IPC分类号： G01N30/02
摘要： 本发明提供一种基于PQ500的蛋白DIA绝对定量方法，属于血液样本中蛋白定量技术领域，通过在血浆样本中掺入PQ500(包含804条稳定同位素标记的合成肽段，对应血液中581个蛋白)结合DIA采集模式，实现血浆中蛋白的DIA绝对定量，本发明提供的蛋白定量方法可以消除批次间误差，具有高通量、高重现性、高定量准确度的特点。
-
公开(公告)号：CN113945670A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111166723.5
申请日：2021-09-30
申请人： 上海中科新生命生物科技有限公司
IPC分类号： G01N30/08
摘要： 本发明提供一种基于化学蛋白质组学的激酶富集检测方法，属于激酶检测技术领域，分别将多种小分子抑制剂偶联在固体载体上来亲和富集细胞或组织中的激酶，在生理状态下研究激酶的丰度和磷酸化水平，通过高效液相色谱分离、质谱检测和数据库搜索实现激酶的鉴定，可以对激酶进行大规模无偏差分析。
-
-
-
-
搜索结果
5 条记录 (耗时 0.035 秒)
