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公开(公告)号：CN116246699B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211105940.8
申请日：2022-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G16B20/00 , G16B40/00 , G06F16/36 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的合成致死预测方法、设备及存储介质，该方法包括：基于知识图谱卷积网络获得第一基因特征；根据合成致死相互作用网络获得第二基因特征；计算所述第一基因特征和所述第二基因特征的向量内积，预测基因对的合成致死概率。由此解决了当前需要人工设计基因特征，以及无法通过建模合成致死相互作用背后机制的问题，在提升基因对的合成致死预测性能的同时，还提高了模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN117133436A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311346273.7
申请日：2023-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的药物疾病关联预测方法、装置及设备，该方法包括：基于预设元路径在异构网络中进行随机单向游走获得源药物节点的邻域和目标疾病节点的邻域；计算邻域间的嵌入表示，确定虚拟节点之间的归一化的注意力系数；基于归一化的注意力系数确定的邻域间的相互作用表示的标准化注意力值；将标准化注意力值与虚拟节点的嵌入表示融合，将融合获得的药物疾病节点对间边的嵌入表示与对应的初始嵌入特征进行拼接，施加一个多层感知机获得药物疾病对的预测结果。如此，基于预设元路径进行随机游走取样，并基于邻域间嵌入表示、邻域内相互作用结果进行结果预测，提取了异构网络的丰富语义信息，提高模型对药物疾病的预测性能。
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公开(公告)号：CN119943145A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411787192.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种空间转录组基因表达预测方法、系统及终端，所述方法包括：对基因表达预测模型进行训练，得到目标基因表达预测模型；获取待预测的目标组织学图像，对目标组织学图像进行预处理，得到预处理后图像，按照捕获位点的坐标将所述预处理后图像分割成多个子图像块，将多个子图像块分别输入到目标基因表达预测模型中进行特征提取，得到每个子图像块各自对应的目标图像特征，根据多个目标图像特征进行基因表达预测，得到目标基因表达结果。本发明将预测任务看作是不同模态数据之间的相互学习：建立模型学习两种特征之间潜在关联，最后使用预测模块通过一种特征预测出另一种模态的特征，能够高精度的完成基因表达预测任务。
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公开(公告)号：CN115497555B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202210980663.9
申请日：2022-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种多物种蛋白质功能预测方法、装置、设备及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：将多物种蛋白质的标签矩阵和特征矩阵输入预先构建的跨物种异构网络；在所述跨物种异构网络的每个传播层传播所述标签矩阵和所述特征矩阵，获得传播后的目标标签矩阵和目标特征矩阵；将所述目标标签矩阵和所述目标特征矩阵进行加权获得预测得分矩阵，并基于所述预测得分矩阵获得所述多物种蛋白质(56)对比文件WO 2021041199 A1,2021.03.04WO 2022104265 A1,2022.05.19宋宝兴等“.基于蛋白质相互作用网络挖掘物种内的功能相似蛋白质”《.生物物理学报》.2011,第27卷(第9期),第789-800页.潘怡等.“加权优先级网络在蛋白质功能预测中的应用研究”《.小型微型计算机系统》.2017,第38卷(第9期),第1977-1982页.黄佳“.基于拓扑和序列的多生物网络比对算法的研究”《.《中国优秀硕士学位论文全文数据库》.2022,(第1期),第A006-454页.chen lei等.“Identifying novel proteinphenotype annotations by hybridizingprotein-protein interactions and proteinsequence similarities”《.Moleculargenetics and genomics : MGG》.2016,第291卷(第2期),第913-934页.H Wang等“.Combining graphconvolutional neural networks and labelpropagation”《.ACM trans》.2021,第40卷(第4期),第1-27页.
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公开(公告)号：CN115497555A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210980663.9
申请日：2022-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种多物种蛋白质功能预测方法、装置、设备及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：将多物种蛋白质的标签矩阵和特征矩阵输入预先构建的跨物种异构网络；在所述跨物种异构网络的每个传播层传播所述标签矩阵和所述特征矩阵，获得传播后的目标标签矩阵和目标特征矩阵；将所述目标标签矩阵和所述目标特征矩阵进行加权获得预测得分矩阵，并基于所述预测得分矩阵获得所述多物种蛋白质的功能预测得分。如此，基于跨物种异构网络上实现了标签与特征的同时传播，提高了多物种蛋白质功能的预测的准确性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118248206A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410222705.1
申请日：2024-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于异构网络的药物靶标关联预测方法及装置，方法包括：获取药物之间的相似性矩阵和靶点之间的相似性矩阵，通过结合药物靶点关联二部图网络构建异构网络；通过图注意网络层提取不同层的节点嵌入，并提取各节点嵌入对应的核矩阵；基于多核融合策略获得最终药物嵌入向量和最终靶点嵌入向量，并将所述最终药物嵌入向量和所述最终靶点嵌入向量输入双拉普拉斯正则化最小二乘法模型，预测及输出药物和靶点之间的关联结果。本发明在药物靶标关联预测领域，结合了图注意力网络、多核学习方法、双拉普拉斯正则化最小二乘法框架构建链路预测模型，有效补充了节点信息丰富度，提高预测性能。
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公开(公告)号：CN115577273B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210970095.4
申请日：2022-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种基于对比学习的单细胞数据聚类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过预先构建的特征提取模块确定待聚类单细胞数据的正视图对并提取所述正视图对的特征；通过预先构建的对比学习模型将所述特征进行对比学习，获得所述待聚类单细胞数据的高阶表示，并对所述高阶表示进行聚类分析以获得所述待聚类单细胞数据的聚类分析结果。如此，通过特征提取、对比学习获得了待聚类单细胞数据的高阶表示，解决了当前单细胞测序数据高维稀疏、种群间不平衡以及测序过程经常发生drop‑out事件的问题。
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公开(公告)号：CN116246698A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211090606.X
申请日：2022-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G16B20/00 , G16B40/00 , G06F40/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的信息提取方法、装置、设备及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：本发明从预先获得的metapath实例中提取语义信息；基于注意力聚合机制对所述语义信息进行编码，获得语义注意力系数，基于所述语义注意力系数聚合邻居节点；通过非线性神经网络对所述语义信息进行学习，获得二次语义信息，将二次语义信息聚合至所述邻居节点中，获得节点嵌入；通过非线性神经网络融合多个metapath下的所述节点嵌入，获得最终节点表示。如此通过非线性神经网络二次提取metapath实例中的语义信息，充分利用了各个节点的语义信息，提升了信息提取的效果。
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公开(公告)号：CN115622684B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211433166.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全同态加密的隐私计算异构加速方法及装置，本发明从内存和指令两个层级对全同态加密算法进行优化，根据计算负载动态调配GPU中的Block块，将计算量过大的任务拆小，计算量小的任务合并变大，控制结果合并过程中的访存竞争。利用GPU中的内存层次结构，减少SM上同时分配的访存量大的任务数，分配更多的共享内存提升内存命中率，减少与全局内存的通信；设计异构计算流：从时间上和空间上，共享有限的硬件资源。本发明在GPU中实现NTT/INTT算法的挑战是高效地分配线程以实现高利用率，为了获得最佳性能，所有线程都应该是繁忙的，每个线程的工作负载应该是相等的。
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公开(公告)号：CN115577273A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202210970095.4
申请日：2022-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种基于对比学习的单细胞数据聚类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过预先构建的特征提取模块确定待聚类单细胞数据的正视图对并提取所述正视图对的特征；通过预先构建的对比学习模型将所述特征进行对比学习，获得所述待聚类单细胞数据的高阶表示，并对所述高阶表示进行聚类分析以获得所述待聚类单细胞数据的聚类分析结果。如此，通过特征提取、对比学习获得了待聚类单细胞数据的高阶表示，解决了当前单细胞测序数据高维稀疏、种群间不平衡以及测序过程经常发生drop‑out事件的问题。
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