一种肺腺癌生物标志物筛选、预后模型构建及生物学验证的新方法

    公开(公告)号:CN113130002B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202110475896.9

    申请日:2021-04-29

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种肺腺癌生物标志物筛选、预后模型构建及生物学验证的新方法,其方法为:步骤一、对原始的基因表达矩阵进行数据的预处理;步骤二、在经过预处理后得到的数据上进行生物标志物筛选;步骤三、使用经过上述多步骤特征选择的肺腺癌预后标志物构建预后模型;步骤四、建模之后对选出的标志物进行生信分析。有益效果:使用线性支持向量机模型验证45个基因标志物,利用五折较差验证的AUC和ACC作为模型评估指标,最终的结果为AUC=0.98,ACC=0.92。该结果明显优于大多数传统基因标志物选择方法,本发明不仅能找出与肺癌相关的标志物,准确预测肺癌患者的生存期,同时还能发掘与肺腺癌发生相关的通路,探究肺腺癌的发生机制。

    一种高纯度芍药苷的制备方法

    公开(公告)号:CN108707172A

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201810680507.4

    申请日:2018-06-27

    CPC classification number: C07H17/04 C07H1/08

    Abstract: 本发明公开了一种高纯度芍药苷的制备方法,包括如下步骤:将芍药洗净沥干后,切片,置于闪式提取器内,加入6‑8倍体积的水,处理30‑60S后,酶解,过滤,将所得的酶解液迅速冷冻后再自然解冻,收集上清液,剩余部分离心,收集离心液体并合并于上清液中;将上清液过大孔树脂柱,动态吸附饱和后,用乙醇‑水混合溶媒按0‑20%、50%‑60%的乙醇进行梯度淋洗,将50%‑60%乙醇洗脱部分的洗脱液用半制备型高效液相色谱进行分离纯化,色谱柱为YMC‑Pack ODS‑AQ,以甲醇‑磷酸水溶液为流动相,检测波长为230nm,收集芍药苷,冷冻干燥,得到高纯度芍药苷。本发明工艺简单、效率高、提取物纯度高且产品质量稳定。

    一种具有辅助降血脂功效的保健食品

    公开(公告)号:CN102697056A

    公开(公告)日:2012-10-03

    申请号:CN201210208048.2

    申请日:2012-06-25

    Abstract: 本发明涉及一种具有辅助降血脂功效的保健食品,由番茄、银杏叶、桑叶、燕麦、黄芪等组成,利用番茄、银杏叶、燕麦、桑叶和黄芪提取物之间的合理配比可以更好地发挥降低血脂胆固醇含量的功效,从而起到辅助降血脂作用。本发明经验证,服用一个月后使高血脂患者的TC(总胆固醇)和LDL一C(低密度脂蛋白胆固醇)下降10%以上;TG(甘油三酷)下降20%以上;总有效率达到80%,完全符合《保健食品检验与评价技术规范》(2003版)中对辅助降血脂保健食品的评价要求。本发明组方为纯天然物质,无毒副作用,口感上佳,工艺简单,食用安全、具有显著保健功效、可长期服用、工业化成本低、有很好的市场开发前景。

    一种萃取穿心莲片中穿心莲内酯的方法

    公开(公告)号:CN107746395A

    公开(公告)日:2018-03-02

    申请号:CN201710990295.5

    申请日:2017-10-23

    Abstract: 本发明公开了一种萃取穿心莲片中穿心莲内酯的方法,包括如下步骤:取适量穿心莲片粉碎后,置于酶解罐内,按质比例加入复合酶,涡旋混合后,30-50℃下酶解1-2h,过滤,得酶解液;将所得的酶解液迅速冷冻后再自然解冻,使提取物中淀粉老化沉淀;收集上清液,剩余部分离心,收集离心液体并合并于上清液中,喷雾干燥,将所得的粉体进行CO2超临界萃取,流体萃取压力为20-30MPa,萃取温度40-50℃,CO2流体流量为750-850L/h,萃取3-5h,收集穿心莲内酯,即得。本发明从穿心莲片中实现了穿心莲内酯的高效萃取,且操作方便,在不增加提取液内杂质的同时,无需使用昂贵的设备,降低了穿心莲内酯的提取成本。

    一种肺腺癌生物标志物筛选、预后模型构建及生物学验证的新方法

    公开(公告)号:CN113130002A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110475896.9

    申请日:2021-04-29

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种肺腺癌生物标志物筛选、预后模型构建及生物学验证的新方法,其方法为:步骤一、对原始的基因表达矩阵进行数据的预处理;步骤二、在经过预处理后得到的数据上进行生物标志物筛选;步骤三、使用经过上述多步骤特征选择的肺腺癌预后标志物构建预后模型;步骤四、建模之后对选出的标志物进行生信分析。有益效果:使用线性支持向量机模型验证45个基因标志物,利用五折较差验证的AUC和ACC作为模型评估指标,最终的结果为AUC=0.98,ACC=0.92。该结果明显优于大多数传统基因标志物选择方法,本发明不仅能找出与肺癌相关的标志物,准确预测肺癌患者的生存期,同时还能发掘与肺腺癌发生相关的通路,探究肺腺癌的发生机制。

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