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公开(公告)号：CN104788675A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510194023.5
申请日：2015-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C08G73/10
CPC classification number: Y02P20/582
Abstract: 一种光学透明的浅色耐高温形状记忆聚合物及其制备方法，它涉及一种光学透明的浅色聚合物及其制备方法。本发明的目的是要解决现有光学透明形状记忆聚合物相转变温度较低和现有透明聚酰亚胺厚度较低难以产生形状记忆效应，不能满足高温环境中光电子器件使用要求的问题。一种光学透明的浅色耐高温形状记忆聚合物由1,3-双(3-氨基苯氧基)苯和双酚A型二醚二酐作为反应单体制备而成；结构式为：制备方法：一、溶解1,3-双(3-氨基苯氧基)苯；二、制备溶胶凝胶状聚酰胺酸；三、去除残留气泡；四、热酰亚胺化；五、脱膜，得到光学透明的浅色耐高温形状记忆聚合物。本发明可获得一种光学透明的浅色耐高温形状记忆聚合物。
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公开(公告)号：CN111524551A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010264520.9
申请日：2020-04-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于随机森林与相关向量机融合的抗癌肽识别方法。所述方法具体为:对氨基酸的构成进行特征提取，确定ACP和非ACP中每种氨基酸的平均百分比，确定ACP的序列特征；进行RVM模型的构建，确定先验分布和后验分布，进行迭代计算，构建RVM模型；对RVM模型进行训练，计算后验均值和后验方差，对训练样本进行预测；采用RRVM算法对一给定样本进行特征抽样，并用于RVM建模的样本，在输入一个新的肽链的特征时，采用RVM模型进行预测，判断输入的新的肽链为ACP或非ACP。本发明优于目前的大部分研究人员所采用传统简单的方法识别ACP，解决了识别精度较低，充分为生物实验提供技术支撑以降低成本、提高效率。
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公开(公告)号：CN104788675B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510194023.5
申请日：2015-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C08G73/10
CPC classification number: Y02P20/582
Abstract: 一种光学透明的浅色耐高温形状记忆聚合物及其制备方法，它涉及一种光学透明的浅色聚合物及其制备方法。本发明的目的是要解决现有光学透明形状记忆聚合物相转变温度较低和现有透明聚酰亚胺厚度较低难以产生形状记忆效应，不能满足高温环境中光电子器件使用要求的问题。一种光学透明的浅色耐高温形状记忆聚合物由1,3‑双(3‑氨基苯氧基)苯和双酚A型二醚二酐作为反应单体制备而成；结构式为：制备方法：一、溶解1,3‑双(3‑氨基苯氧基)苯；二、制备溶胶凝胶状聚酰胺酸；三、去除残留气泡；四、热酰亚胺化；五、脱膜，得到光学透明的浅色耐高温形状记忆聚合物。本发明可获得一种光学透明的浅色耐高温形状记忆聚合物。
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公开(公告)号：CN106636398B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201611190992.4
申请日：2016-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16B20/20 , G16B30/00 , G16B40/00 , G16H50/30 , C12Q1/6883
Abstract: 本发明属于医疗检测领域，具体公开了一种阿尔茨海默病发病风险预测模型的构建方法，该方法基于现有的wGRS提出了改进的wGRS方法，计算wGRS时不但考虑了单个SNP的作用，同时也考虑SNP之间的相互作用。该改进的wGRS方法能够对阿尔茨海默病发病风险预测的正确性进一步提高。因此本方法考虑到SNP之间的相互作用对阿尔茨海默病的重要影响，并将SNP之间的相互作用应用到阿尔茨海默病发病风险预测中，进一步提高了阿尔茨海默病发病风险预测的正确率。
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公开(公告)号：CN111180012A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911377048.3
申请日：2019-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于经验贝叶斯与孟德尔随机化融合的基因识别方法。所述方法采用经验贝叶斯元信息分析全基因组关联分析数据，得到分析结果；基于经验贝叶斯的综合层次元信息分析，修正全基因组中的每个SNP的统计值；基于孟德尔随机化的全基因组关联分析数据分别与eQTL和mQTL数据整合，根据孟德尔随机化的全基因组关联分析数据与eQTL和mQTL数据整合结果的重叠部分，得到基因识别结果。本发明可以极大地提高AD相关基因的识别速度，充分的利用现有的数据，提升了疾病相关基因识别的速度并节省了研发费用。计算结果可以筛选掉极大部分的基因，为后续的生物实验提供了有价值的研究范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110349623A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910043414.5
申请日：2019-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了基于改进孟德尔随机化的老年痴呆病基因及位点筛选方法，属于阿尔茨海默病相关基因及位点筛选领域。本发明具体步骤为取GWAS数据为x、eQTL数据为y，SNP数据为z；得到x对于y的效果为bxy、z对于x的效果bzx、z对于y的效果为bzy；定义bxy为bxy＝bzy/bzx；计算eQTL数据集中SNP的Z-score；计算GWAS数据集中对应SNP的Z-score；计算统计量Tsmr并服从自由度为1的卡方分布；对Tsmr进行卡方检验并求得P-value；根据P-value的大小进行筛选。本发明发现更多与AD相关的基因与位点，在做基因筛查的时候可以预知患病风险，对于基因靶向药物的研发也有极其重要的意义。在极端情况下，可以进行基因敲除手术使患者康复。
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公开(公告)号：CN109872781A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910141417.2
申请日：2019-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了基于Xgboost的药物靶点识别方法，属于药物靶点识别领域。本发明基于Xgboost的药物靶点识别方法具体步骤为：成分分析：计算药物靶标和非药物靶标在20种氨基酸中每种氨基酸的平均百分比；离解常数：将20种氨基酸根据其各自的亲水性将氨基酸分成6类小群；PEST区：根据Epestfind程序识别氨基酸中潜在的PEST蛋白区域；根据步骤一、步骤二和步骤三提取出药物靶标的3种特征；利用Xgboost算法对步骤四中的提取出的特征进行药物靶点的识别。本发明一种基于Xgboost的药物靶点识别方法，可以高速、高效、低成本的识别潜在药物靶点；发现潜在的药物靶点不仅可以推动疾病作用机制和药理学研究，还可以为药物潜在的副作用和药品的商业化提供指导信息。
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公开(公告)号：CN106636398A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611190992.4
申请日：2016-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: C12Q1/6883 , C12Q2600/156 , G16B30/00
Abstract: 本发明属于医疗检测领域，具体公开了一种改进的阿尔茨海默病发病风险预测方法，该方法基于现有的wGRS提出了改进的wGRS方法，计算wGRS时不但考虑了单个SNP的作用，同时也考虑SNP之间的相互作用。该改进的wGRS方法能够对阿尔茨海默病发病风险预测的正确性进一步提高。因此本方法考虑到SNP之间的相互作用对阿尔茨海默病的重要影响，并将SNP之间的相互作用应用到阿尔茨海默病发病风险预测中，进一步提高了阿尔茨海默病发病风险预测的正确率。
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公开(公告)号：CN110349619A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910043415.X
申请日：2019-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16B5/00
Abstract: 本发明提供了基于相似度计算的疾病与代谢物网络构建方法，属于疾病与代谢物相似度网络构建领域。本发明网络构建方法为：获取不同疾病和代谢物的信息；获取与疾病相关的已知代谢物；使用InfD-isSim方法找出不同疾病的相似性；引入MISM方法获得代谢物的相似性；建立代谢物相似性的网络；通过随机游走发现新的疾病-代谢物的关系。本发明通过该方法可以得知更多与疾病相关的潜在代谢物，对于临床诊断、治疗以及开发新靶向药物具有极其重要的意义；采用该种方法，可以免去生物实验的高昂成本以及效率低下；通过该方法确定某种疾病的前几位候选代谢物，再通过生物实验验证是一种既高效又省钱的方法。
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公开(公告)号：CN109920477A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910141392.6
申请日：2019-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Adaboost与BP神经网络融合的多物种Pre-microRNA真伪识别方法，属于多物种Pre-microRNA真伪识别技术领域。本发明提取N-Gram频率、能量特征、基于结构多样性的特征和三重结构序列；通过提取的特征及其相应的标签建立N个BP网络分类器；在训练和建立分类器时，每个分类器将获得相应的权重；最后，通过组合这些N个权重分布的分类器获得了强分类器。本发明不仅可以识别出Pre-microRNA的真伪，还可以识别出其所属物种；可以有效地克服输出不稳定和过拟合现象的缺陷，通过整合多分类器获得了强大的分类器；并且分类器的准确性高于其他方法。
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