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公开(公告)号：CN118861619A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410836217.X
申请日：2024-06-25
Applicant: 复旦大学附属华山医院 , 复旦大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/08 , G06N3/088 , G06F18/2415 , G06F17/16 , G06N20/00
Abstract: 一种质谱数据的处理方法及其系统、设备以及存储介质，质谱数据的处理方法，包括：获取原始质谱数据，所述原始质谱数据包含随着质荷比变化的信号强度；获取所述信号强度的高斯分布；对所述信号强度的高斯分布进行数据抽样，并基于抽样结果实现对所述原始质谱数据的信号强度的分布进行不同程度的调整，得到所述原始质谱数据所对应的多个不同的新增质谱数据。由于信号强度的高斯分布能够表征信号强度的正常波动规律，因此基于信号强度的高斯分布来对信号强度进行抽样，使得新增质谱数据的可靠性更高，而且实现了对所述原始质谱数据的数据扩增，从而在增加数据的数量的同时，提升数据的多样性。
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公开(公告)号：CN118760980A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410836234.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 复旦大学附属华山医院 , 复旦大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 一种基于拉曼和质谱的数据分类及模型的构建方法、相关设备，所述基于拉曼和质谱的数据分类模型的构建方法，包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集包括多条拉曼光谱训练数据，所述第二训练数据集包括多条质谱训练数据；将所述第一训练数据集中的拉曼光谱训练数据分别与所述第二训练数据集中的质谱训练数据进行融合处理，获取对应的多条融合训练数据，形成融合训练数据集；采用所述融合训练数据集中的融合训练数据进行训练，获取基于拉曼和质谱的数据分类模型。本发明实施例的技术方案有利于提高基于拉曼和质谱的数据分类模型的构建方法的性能，从而进一步提高样品分析的准确性。
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公开(公告)号：CN118782154A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410836320.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 复旦大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: G16B40/00 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/65 , G01N27/62
Abstract: 一种基于拉曼和质谱的致病菌鉴定及模型生成方法、相关设备，所述基于拉曼和质谱的致病菌鉴定模型生成方法，包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集包括多条拉曼光谱训练数据，所述第二训练数据集包括多条质谱训练数据；将所述第一训练数据集中的拉曼光谱训练数据分别与所述第二训练数据集中的质谱训练数据进行拼接处理，获取对应的多条拼接训练数据，形成拼接训练数据集；采用所述拼接训练数据集中的拼接训练数据进行训练，获取基于拉曼和质谱的致病菌鉴定模型。本发明实施例的技术方案有利于提高基于拉曼和质谱的致病菌鉴定模型的性能，从而进一步提高样品分析的准确性。
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公开(公告)号：CN110887892B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201911341260.4
申请日：2019-12-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N27/62
Abstract: 本发明属于质谱检测技术领域，具体为一种针对少量样品的质谱检测方法。本发明方法包括：设计质谱检测靶板，即对质谱检测靶板加以改进：检测孔的中心位置加刻十字刻线，以便定位；在检测孔内设置多个直径为微米级别的样品槽，用于重复检测，样品槽的直径不超过200µm，高度不超过10μm，以利于高精度检测；将少量样品精准富集到检测靶板的微米级的范围内，缩小体积提高浓度使其单位面积上的样品浓度满足质谱检测的条件；然后精准定位在微米级范围内实现高精度精准检测。本发明方法针对少量样品检测，可大大的缩短检测时间，提高检测的灵敏度，尤其适用于微生物等的检测，可免除大量的培养时间，打破传统意义上的少量样品无法及时检测的问题。
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公开(公告)号：CN112763718A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201911000415.8
申请日：2019-10-21
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N33/68 , A61K31/404 , A61K31/4178 , A61K31/37 , A61K31/517 , A61P25/28 , A61P25/14
Abstract: 本发明涉及生物医药领域，并具体涉及一种筛选用于治疗或预防polyQ相关的神经退行性疾病的化合物的方法，其包括测定所述候选化合物调节(1)polyQ异常扩增蛋白或其含有polyQ部分的片段与(2)LC3B蛋白或其同源物或它们的片段之间的结合的能力，并且选择正向调节所述结合的化合物。本发明还提供通过本发明的方法获得的化合物或其药物组合物在制备用于治疗或预防polyQ相关的神经退行性疾病的药物中的用途，或者在制备用于检测被认为患有或易患polyQ相关的神经退行性疾病的受试者的诊断试剂或试剂盒中的用途。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107356560A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710603872.0
申请日：2017-07-20
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G01N21/55 , G01N21/47 , G01N2021/4792
Abstract: 本发明属生物传感器技术领域，具体为一种全反射式斜入射光反射差扫描成像装置及其使用方法。本发明装置包括：周期性调制入射光偏振状态、自动调节入射光会聚状态、使入射光发生全反射的入射光路，检测反射光偏振状态的反射光路，容纳并移动生物芯片的样品处理单元，进行数据采集、处理和系统控制的设备管理单元。本发明装置的突出优点灵敏度高、通量高、免标记、实时动力学检测，不仅能够同时检测1万~10万个生物分子相互作用，而且能够有效检测分子量约为500 Da的小分子，为生命科学研究、新药开发、临床诊断等应用领域提供先进的、灵敏的检测技术。
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公开(公告)号：CN105675039A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610025915.7
申请日：2016-01-15
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G01D18/00 , G02F1/0131
Abstract: 本发明属于信号调制技术领域，具体为一种光弹调制器的峰值延迟量的校准方法。本发明采用的技术方案是：将光弹调制器置于两个偏振器之间；入射光依次经过起偏器、光弹调制器、检偏器后，由探测器测量；设置光弹调制器的峰值延迟量，探测器上获得一个波形；将该波形输出为数字信号，采用软件对波形进行拟合，从而获得峰值延迟量的实际值（即拟合值）。基于峰值延迟量的设置值与实际值的关系计算获得任意峰值延迟量所需的设置值。本发明能够对光弹调制器任意峰值延迟量进行校准，主要用于信号调制技术和误差修正。
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公开(公告)号：CN113891711B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202080020703.4
申请日：2020-03-11
Applicant: 复旦大学
IPC: A61K31/353 , A61K31/517 , A61P25/00
Abstract: 本发明涉及一种具有取代的双环结构的化合物，其药学上可接受的盐、立体异构体、溶剂化物、多晶型、互变异构体、同位素化合物、代谢产物或前药，在制备用于预防或治疗聚谷氨酰胺(polyQ)相关的疾病的药物中的用途。
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公开(公告)号：CN113711045B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202080020716.1
申请日：2020-03-11
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N33/68 , G01N33/58 , G01N21/64 , G01N21/552 , G01N21/76 , G01N25/48 , A61K31/404 , A61K31/517 , A61K31/352 , A61P25/16 , A61P25/28
Abstract: 本发明涉及一种筛选或鉴定用于治疗或预防polyQ相关的神经退行性疾病的化合物的方法以及由该方法获得的化合物和用途。
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公开(公告)号：CN110895237B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN201911298294.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N15/1434 , G01N15/1031 , G01N15/1433 , G01N15/01 , G01N15/0227 , B01L3/00
Abstract: 本发明公开了一种微流控自动分选及组分智能鉴定系统。该系统包括液滴芯片、上样和储存单元、颗粒图像检测单元、颗粒组分鉴定单元和载物台自动移位装置；上样和储存单元的上方依次设置颗粒图像检测单元和多个颗粒组分鉴定单元；载物台自动移位装置包括载物台和芯片位移轨道，载物台上搭载液滴芯片，载物台设置在芯片位移轨道上，芯片位移轨道分别和上样和储存单元、颗粒图像检测单元及颗粒组分鉴定单元相连；本发明的系统可实现对微量溶液中颗粒的连续自动化计数，粒度分布和图像识别，分选和收集，以及组分智能多功能分析鉴定。
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