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公开(公告)号：CN117809749B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410223684.5
申请日：2024-02-28
申请人： 普瑞基准科技(北京)有限公司 , 中国科学院生物物理研究所
摘要： 本发明公开了功能多肽序列的生成方法、装置、存储器和电子设备，属于蛋白质设计技术领域。生成方法包括：获取训练数据；将训练数据中的目的功能多肽序列编码为二维特征矩阵，利用二维特征矩阵训练功能多肽序列特征生成模型，得到训练好的功能多肽序列特征生成模型；利用训练好的功能多肽序列特征生成模型，通过调整噪音的采样方法生成多种新的功能多肽序列的二维特征矩阵；将各个新的功能多肽序列的二维特征矩阵解码为对应的新的功能多肽序列。本发明充分利用预训练的蛋白质大语言模型的特征提取能力及生成式模型的生成能力，通过有效提取特定类别的功能多肽的序列特征，达到从头合成无模板、目标结构未知的多样性的功能多肽或蛋白质序列的目的。
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公开(公告)号：CN116453593B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310691969.7
申请日：2023-06-12
IPC分类号： G16B25/00
摘要： 本发明公开了一种细胞状态特征分值的获取方法、装置和电子设备，属于生物信息技术领域。获取方法包括：确定第一细胞状态表征基因，并根据所述第一细胞状态表征基因计算优化前细胞状态特征分值；基于优化前细胞状态特征分值将细胞划分为正向细胞状态类群和负向细胞状态类群；基于正向细胞状态类群和负向细胞状态类群之间的差异表达基因，筛选得到正向细胞状态特征基因；将所述第一细胞状态表征基因和正向细胞状态特征基因融合得到第二细胞状态表征基因，并根据所述第二细胞状态表征基因计算优化后细胞状态特征分值。本发明提高了细胞状态特征分值的可推广性，同时提高了细胞状态特征分值计算的准确性。
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公开(公告)号：CN116312866B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310517581.5
申请日：2023-05-09
摘要： 本发明公开了合成致死基因对预测模型的训练方法、装置和电子设备，属于生物医疗信息技术领域。训练方法包括：获取训练数据，包括选自人类全部编码基因的合成致死基因对和非合成致死基因对，以及所述人类全部编码基因对应的基因细胞系敲除效应指数谱；利用训练数据训练深度学习模型，以输出合成致死基因对，得到合成致死基因对预测模型。实现了对人类全部编码基因合成致死对的预测。因此，采用本发明提供的技术方案可以减少不必要的临床实验，从而减少了临床前的资金与时间投入。而且，利用预测得到的合成致死基因对可以筛选出潜在的合成致死靶标，还可以基于不同细胞系中的预测结果拓展验证潜在的适应症，提高了临床实验的成功率。
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公开(公告)号：CN118899035A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410865025.1
申请日：2024-06-28
申请人： 中国医学科学院北京协和医院 , 普瑞基准科技(北京)有限公司
IPC分类号： G16B25/10 , G16B40/00 , G16B45/00 , G06N20/10 , G06F18/2411
摘要： 本发明公开了子宫病变诊断生物标志物的筛选方法及机器学习模型判别方法，属于生物标志物技术领域。该方法基于肿瘤教育血小板转录组测序数据，通过特征筛选得到用于区分子宫肌瘤和子宫肉瘤样本的特征基因，并利用此特征基因构建了用于区分子宫肌瘤和子宫肉瘤样本的支持向量机模型。该模型在独立测试集上表现优良，AUC值达到了0.78±0.02。采用本发明提供的技术方案，可以仅对患者的肿瘤教育血小板的基因表达进行检测，就能在临床应用中实现子宫病变的无创检测；另外筛选得到的生物标志物数量精简，既包含了综合的信息也避免了较高的检测成本，可以通过qPCR技术进行检测。
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公开(公告)号：CN116312781B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310558775.X
申请日：2023-05-17
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法及系统，方法包括：采集并接收生物样本，对生物样本进行处理获得基因组样本；将基因组样本分为训练集和验证集，基于训练集和验证集进行建模获得基因组不稳定性评估模型；基于多个HRR基因形成的基因集合形成建模标准，对基因组不稳定性评估模型进行训练；基于多个基因组不稳定指标对基因组不稳定性进行评估。本发明采用更加复杂精准的机器学习模型算法代替原有直接相加算法；建模标准包括BRCA1/2和其他在突变率、与基因组不稳定性的关联、与药物疗效的关联方面具有良好性能从而可纳入的HRR基因；从而通过精准的机器学习建模方法获得更好的基因组不稳定性分析和评估效果。
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公开(公告)号：CN116453593A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310691969.7
申请日：2023-06-12
IPC分类号： G16B25/00
摘要： 本发明公开了一种细胞状态特征分值的获取方法、装置和电子设备，属于生物信息技术领域。获取方法包括：确定第一细胞状态表征基因，并根据所述第一细胞状态表征基因计算优化前细胞状态特征分值；基于优化前细胞状态特征分值将细胞划分为正向细胞状态类群和负向细胞状态类群；基于正向细胞状态类群和负向细胞状态类群之间的差异表达基因，筛选得到正向细胞状态特征基因；将所述第一细胞状态表征基因和正向细胞状态特征基因融合得到第二细胞状态表征基因，并根据所述第二细胞状态表征基因计算优化后细胞状态特征分值。本发明提高了细胞状态特征分值的可推广性，同时提高了细胞状态特征分值计算的准确性。
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公开(公告)号：CN115019881A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210830132.1
申请日：2022-07-15
摘要： 本发明公开了基于基因蛋白活性的小分子抗肿瘤效果鉴定方法及系统。方法包括：基于肿瘤细胞的基因表达数据，获取关键节点基因和从属基因，关键节点基因与多个从属基因存在相关关系，从属基因用于反映关键节点基因的蛋白活性；计算关键节点基因在小分子干扰前后的蛋白活性，获得对应小分子干扰前的蛋白活性的关键节点基因的蛋白活性静态图谱和小分子干扰后的蛋白活性的关键节点基因的蛋白活性变化图谱；比较变化图谱和静态图谱，基于Fisher精确性检验和多重检验校正确定小分子是否可以逆转肿瘤细胞的生理状态，并判断小分子对静态图谱的逆转效果及小分子的抗肿瘤效果，提高了推断小分子抗肿瘤效果的准确性与敏感性。
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公开(公告)号：CN112795647B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201911117303.0
申请日：2019-11-14
申请人： 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) , 普瑞基准科技(北京)有限公司
IPC分类号： C12Q1/6886 , C12N15/12 , C07K14/47 , G01N33/574
摘要： 本发明涉及一种肿瘤标志物及其应用，特别是C10orf71基因、C10orf71蛋白、C10orf71基因检测引物试剂盒中的至少一种在制备用于预测癌症患者对新辅助化疗的响应的产品中的应用。本发明首次确定了C10orf71基因突变为与肿瘤对新辅助化疗响应的关键分子特征，基于本发明的技术方案，新辅助化学疗法在改善预后以及在治疗开始之前确定响应性患者方面具有优势，因此可以制定更好的治疗方案。
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公开(公告)号：CN110607371A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910971098.8
申请日：2019-10-14
申请人： 普瑞基准科技(北京)有限公司
IPC分类号： C12Q1/6886
摘要： 本发明涉及一种胃癌标志物及其应用，特别是C10orf71基因、C10orf71蛋白、C10orf71基因检测引物试剂盒中的至少一种在制备用于预测GC患者对新辅助化疗的响应的产品中的应用。本发明首次确定了C10orf71基因突变为与肿瘤对新辅助化疗响应的关键分子特征，基于本发明的技术方案，新辅助化学疗法在改善预后以及在治疗开始之前确定响应性患者方面具有优势，因此可以制定更好的治疗方案。本发明的方案针对个别GC患者优化治疗策略的重要一步。
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公开(公告)号：CN117625793B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410093562.9
申请日：2024-01-23
IPC分类号： C12Q1/6886 , G01N33/574
摘要： 本发明公开了一种卵巢癌生物标志物的筛选方法及其应用，属于生物标志物技术领域。本发明同时基于功能基因组学与临床基因组学两方面的多重证据，筛选出一个可以指征铂类药物耐药的卵巢癌生物标志物，即高表达的CDKL3基因，而且该生物标志物在卵巢癌患者队列中得到了验证。该卵巢癌生物标志物可以通过qPCR技术进行检测，检测所需肿瘤样本量小，对检测肿瘤样本质量要求低，检测成本低，分析过程简单，有利于在临床应用方面的推广与统一。
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