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公开(公告)号：CN113871006A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111031322.9
申请日：2021-09-03
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明属于深度学习分析领域，公开了一种基于脓毒症病人检测信息进行生存概率打分的方法及系统，其中方法包括以下步骤：(S1)收集训练用数据；(S2)编制表格；(S3)建立DNN网络模型并进行训练，从而对待预测病人其临床检测检测当天的生存概率得分进行预测；(S4)构建LASSO多项线性回归拟合模型并进行训练，从而基于待预测病人其临床检测检测当天的生存概率得分，对以前天数、或往后天数的生存概率得分进行预测。本发明通过对方法的整体流程设计、及相应系统的功能模块设置等进行改进，能够从大数据分析的角度具体量化病人的情况，通过病人入院后已有的测量指标数据对病人进行生存分析，预测其生存概率得分，能够为医生提供参考。
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公开(公告)号：CN110970087B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201911406805.5
申请日：2019-12-31
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种鉴定调控细胞自噬的功能激酶的方法，属于生物信息技术领域。包括以下步骤：对自噬诱导剂处理前后的细胞样本进行转录组、蛋白质组和磷酸化蛋白质组分析，获取自噬诱导剂处理前后的细胞样本的基因表达数据、蛋白质表达数据及磷酸化位点数据；将得到的磷酸化位点数据进行归一化处理，获取激酶强度信息；根据得到的激酶强度信息，计算自噬诱导剂处理前后细胞样本中显著变化的激酶；根据得到的显著变化的激酶，对其在转录表达、蛋白质表达和磷酸化修饰水平进行显著性变化分析，并结合已知激酶的自噬调控功能，得到调控细胞自噬的功能激酶。该方法能有效地缩小激酶筛选范围，减少实验验证的工作量，并准确鉴定调控细胞自噬的功能激酶。
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公开(公告)号：CN118717941A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410799487.8
申请日：2024-06-20
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： A61K38/05 , A61K31/145 , A61P35/00
摘要： 本发明涉及抗肿瘤药物技术领域，更具体地，涉及组织蛋白酶L抑制剂与双硫仑的复合制剂用于制备治疗宫颈癌药物的应用。本发明研究结果表明，双硫仑联合抑制剂Z‑FY‑CHO具有显著抑制宫颈癌细胞生长的作用，并能显著抑制裸鼠皮下肿瘤的生长。以双硫仑和Z‑FY‑CHO为活性成分，加上制药学上可接受的添加剂或/和赋形剂或/和载体，可制成用于治疗宫颈细胞癌的药物制剂。
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公开(公告)号：CN113871006B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111031322.9
申请日：2021-09-03
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明属于深度学习分析领域，公开了一种基于脓毒症病人检测信息进行生存概率打分的方法及系统，其中方法包括以下步骤：(S1)收集训练用数据；(S2)编制表格；(S3)建立DNN网络模型并进行训练，从而对待预测病人其临床检测检测当天的生存概率得分进行预测；(S4)构建LASSO多项线性回归拟合模型并进行训练，从而基于待预测病人其临床检测检测当天的生存概率得分，对以前天数、或往后天数的生存概率得分进行预测。本发明通过对方法的整体流程设计、及相应系统的功能模块设置等进行改进，能够从大数据分析的角度具体量化病人的情况，通过病人入院后已有的测量指标数据对病人进行生存分析，预测其生存概率得分，能够为医生提供参考。
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公开(公告)号：CN113077841A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110225734.X
申请日：2021-03-01
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明属于生物信息技术领域，公开了一种预测调控酵母自噬的功能基因的方法，包括步骤：S1：对饥饿诱导处理前后的正常及敲除自噬关键调控基因的酵母样本进行时序转录组和蛋白质组分析；S2：筛选存在相互作用的基因，记为集合A；S3：提取集合A中的每个基因的转录表达变化、蛋白质表达变化、以及与已知自噬基因的相互作用程度，作为特征；S4：建立并训练预测模型；S5：优化模型，并对集合A中的基因进行打分，从而预测调控酵母自噬的功能基因。利用本发明中的预测方法，能够在传统实验方法验证之前，有效地缩小基因筛选范围，从而减少实验验证的工作量，并准确预测调控酵母自噬的功能基因。
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公开(公告)号：CN118000160A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311375826.1
申请日：2023-10-20
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： A01K67/033 , C12Q1/6888
摘要： 本发明属于生物信息技术领域，具体涉及一种检测果蝇行为的方法及装置，方法包括：将待测果蝇置于多孔培养板中，待果蝇适应培养板环境后，在多孔培养板的上方对多孔培养板每个孔内的果蝇进行视频拍摄，得到高通量果蝇行为学视频文件，其中，根据待测果蝇行为信息，确定视频拍摄的时段；将视频文件处理为逐帧图片，并从中提取多孔培养板每个孔内每只果蝇在每帧时的坐标；根据待测果蝇行为信息对应的预设行为特征，基于多孔培养板每个孔内每只果蝇在各帧时的坐标，确定该果蝇的待测果蝇行为信息，实现果蝇行为的检测。本发明能够实现高通量果蝇行为检测，克服现有果蝇行为学检测方法需要实验周期长、耗费人工成本高的问题。
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公开(公告)号：CN117860753A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311625716.6
申请日：2023-11-30
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： A61K31/4985 , A61P1/16
摘要： 本发明公开了一种CDC7抑制剂化合物XL413在制备预防或治疗肝损伤和肝纤维化药物及应用，所述药物包括CDC7抑制剂化合物XL413，本发明通过实验研究表明，XL413能显著抑制肝细胞受损导致的肝纤维化，可用于治疗的肝脏纤维化，且通过其治疗的肝脏纤维化小鼠肝功能有明显好转；故而能通过所述抑制剂化合物XL413抑制CDC7活性，从而降低过表达NINJ2基因所引起的肝脏纤维化核心诱导因子PDGF‑BB的表达，进而抑制肝脏纤维化的发生，减轻肝脏损伤。
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公开(公告)号：CN113192077B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110403704.3
申请日：2021-04-15
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明属于图像分析领域，公开了一种细胞及区域层次的病理图自动分类方法及系统，该方法包括以下步骤：(1)将初始病理图切割成小图，并绘制细胞掩膜图；(2)对小图进行图像分割得到细胞坐标；(3)将初始病理图切割为单个细胞小图，判断细胞类型；(4)将初始病理图切割为小图，判断是否属于癌区、癌旁区域；(5)将初始病理图切割为小图，分别判断是否属于肿瘤组织实质区、间质区、蛋白角化区、脉管区；综合各个得分，确定细胞类型及其所属区域。本发明通过对方法整体流程处理进行改进，能够克服现有技术中对病理图的分析停留于区块式分析的缺陷，真正将病理图的信息进行了深度挖掘，实现了病理图的自动分类。
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公开(公告)号：CN113192077A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110403704.3
申请日：2021-04-15
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明属于图像分析领域，公开了一种细胞及区域层次的病理图自动分类方法及系统，该方法包括以下步骤：(1)将初始病理图切割成小图，并绘制细胞掩膜图；(2)对小图进行图像分割得到细胞坐标；(3)将初始病理图切割为单个细胞小图，判断细胞类型；(4)将初始病理图切割为小图，判断是否属于癌区、癌旁区域；(5)将初始病理图切割为小图，分别判断是否属于肿瘤组织实质区、间质区、蛋白角化区、脉管区；综合各个得分，确定细胞类型及其所属区域。本发明通过对方法整体流程处理进行改进，能够克服现有技术中对病理图的分析停留于区块式分析的缺陷，真正将病理图的信息进行了深度挖掘，实现了病理图的自动分类。
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公开(公告)号：CN118841063A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410909781.X
申请日：2024-07-09
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明属于自噬调控因子预测技术领域，公开了一种自噬调控因子预测模型的构建方法及应用，包括：提取自噬相关组学数据中每个基因的组学特征；从蛋白质相互作用数据库中提取各物种的PPI数据，构建对应的基因网络，以同源蛋白质为枢纽连接各物种的基因网络，建立异质基因网络；将异质基因网络中每个基因周围存在直接相互作用的自噬基因数量编码为该基因对应的PPI特征；基于组学特征和PPI特征训练深度神经网络得到自噬调控因子预测模型。还包括对该预测模型微调得到各自噬条件下的自噬调控因子预测模型。还提供了自噬调控因子预测方法。本发明能够提升自噬调控因子预测的准确度，并解决特定自噬条件下阳性基因数量少而无法有效训练模型的问题。
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