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公开(公告)号：CN105808976B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201610120986.5
申请日：2016-03-03
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/20
Abstract: 本发明公开了一种基于推荐模型的miRNA靶基因预测方法(miRTRS)，利用已被实验验证过的miRNA靶基因数据构建miRNA与基因的二分图，并在此基础上，使用基于二分图的推荐算法来计算一个基因是miRNA靶基因的可能性，并在此推荐算法中引入了miRNA之间的序列相似性这一生物数据。最后通过推荐值降序排序，取其排名靠前的认为是miRNA靶基因关系。本发明简单易用，与已有的miRNA靶基因预测方法相比较，本发明提出的方法在预测的准确性、敏感度和特异性等方面都有明显提高，能为生物学家进行miRNA靶基因发现的实验和进一步研究提供有价值的参考信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108647484A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810472698.5
申请日：2018-05-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多元信息集成和最小二乘法的药物关系预测方法，包括步骤1：获取待研究的药物集合的药物关系矩阵；步骤2：计算每个药物与其余药物的高斯核相似性；步骤3：根据药物集合中所有药物的特征信息采用余弦角相似性方法计算每个药物与其余药物的特征相似性；特征信息包括化学信息、生物信息以及表征信息；步骤4：计算每两个药物之间的高斯核相似性和特征相似性的均值得到每两个药物之间的药物相似性，并基于每两个药物之间的药物相似性构成出药物集合的药物相似性矩阵；步骤5：基于药物相似性矩阵以及药物关系矩阵采用最小二乘法进行药物对的关联关系分数计算得到药物关系预测矩阵。
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公开(公告)号：CN110322927A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910712069.X
申请日：2019-08-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种CRISPR诱导RNA文库设计方法，包括以下步骤：步骤一、根据参考基因组生成kmer集合；步骤二、将kmer切分成kmer1和kmer2两部分，将对应的kmer1相同的kmer2分成一个类别；再将同一类别的kmer2构建到同一个检索树中，各检索树的键序列为其中kmer2对应的kmer1；步骤三、并行获取诱导RNA及其脱靶序列，该步骤中，在比对一个kmer与检索树的键序列和其中的kme2连接成的kmer时，首先将该kmer的kmer1与检索树的键序列比对，看是否满足设定条件，满足则继续比对kmer的kmer2与检索树中的kmer2。本发明提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN105808976A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610120986.5
申请日：2016-03-03
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/20
CPC classification number: G06F19/20
Abstract: 本发明公开了一种基于推荐模型的miRNA靶基因预测方法(miRTRS)，利用已被实验验证过的miRNA靶基因数据构建miRNA与基因的二分图，并在此基础上，使用基于二分图的推荐算法来计算一个基因是miRNA靶基因的可能性，并在此推荐算法中引入了miRNA之间的序列相似性这一生物数据。最后通过推荐值降序排序，取其排名靠前的认为是miRNA靶基因关系。本发明简单易用，与已有的miRNA靶基因预测方法相比较，本发明提出的方法在预测的准确性、敏感度和特异性等方面都有明显提高，能为生物学家进行miRNA靶基因发现的实验和进一步研究提供有价值的参考信息。
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公开(公告)号：CN110322927B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910712069.X
申请日：2019-08-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种CRISPR诱导RNA文库设计方法，包括以下步骤：步骤一、根据参考基因组生成kmer集合；步骤二、将kmer切分成kmer1和kmer2两部分，将对应的kmer1相同的kmer2分成一个类别；再将同一类别的kmer2构建到同一个检索树中，各检索树的键序列为其中kmer2对应的kmer1；步骤三、并行获取诱导RNA及其脱靶序列，该步骤中，在比对一个kmer与检索树的键序列和其中的kme2连接成的kmer时，首先将该kmer的kmer1与检索树的键序列比对，看是否满足设定条件，满足则继续比对kmer的kmer2与检索树中的kmer2。本发明提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN108647484B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810472698.5
申请日：2018-05-17
Applicant: 中南大学
IPC: G16C20/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多元信息集成和最小二乘法的药物关系预测方法，包括步骤1：获取待研究的药物集合的药物关系矩阵；步骤2：计算每个药物与其余药物的高斯核相似性；步骤3：根据药物集合中所有药物的特征信息采用余弦角相似性方法计算每个药物与其余药物的特征相似性；特征信息包括化学信息、生物信息以及表征信息；步骤4：计算每两个药物之间的高斯核相似性和特征相似性的均值得到每两个药物之间的药物相似性，并基于每两个药物之间的药物相似性构成出药物集合的药物相似性矩阵；步骤5：基于药物相似性矩阵以及药物关系矩阵采用最小二乘法进行药物对的关联关系分数计算得到药物关系预测矩阵。
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